La Tomografía Optoacústica Multiespectral (MSOT, por sus siglas en inglés) permite de forma única el mapeo espacial en alta resolución de la saturación de oxígeno (SO), con aplicaciones potenciales en el estudio de complicaciones patológicas y la eficacia de terapias.
MSOT ofrece una integración fluida con la ecografía, al utilizar una matriz de detectores de ultrasonido común. Sin embargo, MSOT depende de múltiples adquisiciones sucesivas de imágenes optoacústicas (OA) a diferentes longitudes de onda ópticas, y la baja velocidad de adquisición de imágenes OA hace que la adquisición MSOT sea sensible al movimiento corporal o respiratorio.
Además, la estimación de la saturación de oxígeno (SO) es altamente sensible al ruido, y se identificaron los artefactos relacionados con el movimiento respiratorio del animal como la principal fuente de ruido en este trabajo.
En este estudio, proponemos un método de procesamiento de imágenes en dos pasos para la estimación de SO en tejidos profundos:
- Para mitigar los artefactos de movimiento, proponemos un método de selección de imágenes OA adquiridas únicamente durante la pausa respiratoria del animal, utilizando imágenes de ultrasonido ultrarrápidas (USI) adquiridas inmediatamente después de cada adquisición OA (duración de adquisición de USI de 1,4 ms y un retraso total de 7 ms). Mostramos que el uso de USIs para realizar el “gating” (filtrado por fase respiratoria) es más efectivo que el uso de imágenes OA a diferentes longitudes de onda óptica.
- Además, proponemos un método novedoso que puede estimar directamente el valor de SO de un píxel y, al mismo tiempo, evaluar la cantidad de ruido presente en ese píxel. Por lo tanto, el método puede eliminar de manera eficiente los píxeles dominados por ruido del mapa final de SO.
Nuestro método de post-procesamiento demuestra un rendimiento superior frente a los métodos convencionales de estimación de SO y fue validado mediante experimentos in vivo con desafío de oxígeno.
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Mitradeep Sarkar, Mailyn Pérez-Liva, Gilles Renault, Bertrand Tavitian and Jérôme Gateau