Image reconstruction using diffuse optical tomography

Abstract

Optical diffuse tomography uses image reconstruction and diffuse light propagation theory to estimate the optical properties of a sample on the basis of measurements. In medical environments, this method includes using several source-detector pairs to identify changes in tissue composition and blood fow. Potential uses include the identifcation of breast cancer and investigations into neonatal neurological conditions.

In this work, the aim is to build a low-cost device with a single source–detector pair to reconstruct an image of a cylindrical sample. Existing methods and research from the feld are summarized and form the basis for design choices. This work includes the design and implementation of all aspects of the proposed measurement device, including the mechanical design, electronic component integration, control software, and implementation of a reconstruction algorithm in Python. Existing reconstruction methods of algebraic reconstruction technique (ART) and conjugate gradient least squares (CGLS) are used.

Measurements of three sample geometries are presented, and the successful image reconstruction is evaluated. The fndings indicate that by making some adjustments, it is feasible to reconstruct cross-sectional images, with ART showing slightly better performance compared to CGLS. Finally, potential future work and possible improvements are proposed.

Diffuusi optinen tomografia käyttää diffuusin valon etenemisen teoriaa mittausnäytteen sisäisten optisten parametrien määrittämiseen. Lääketieteessä tätä menetelmää käytetää tunnistamaan muutoksia kudoksessa ja veren virtauksessa usean lähetinvastaanotinparin avulla. Käyttökohteina ovat rintasyövän tunnistaminen ja neonataalineurologisissa tutkimuksissa.

Tässä työssä käydään läpi optisen mittalaitteen rakentaminen, jossa käytetään ainoastaan yhtä lähetinvastaanotinparia sylinterimäisen näytteen kuvarekonstruktioon. Työ pohjaa ja käy läpi alalla tehtyyn tutkimukseen, jonka perusteella mittalaite suunnitellaan. Työ sisältää mittalaitteen mekaanisen suunnittelun, elektronisten komponenttien integraation sekä ohjausohjelmiston, että rekonstrukstioalgoritmin implementoinnin Python ohjelmointikielellä. Rekonstruktiossa käytetään algebrallista rekonstruktio menetelmää (ART) ja konjugaattigradienttien pienimmän neliösumman menetelmää (CGLS).

Kolmen erillisen näytteen mittaustulokset esitellään ja kuvarekonstruktiot arvioidaan. Tulosten perusteella voidaan todeta, että pienillä muokkasuksilla, algoritmeila on mahdollista rekonstruktoida poikkileikkauskuvia. ART algoritmin ollessa hieman parempi verrattuna CLGS algoritmiin. Lopuksi esitetään tehdystä työstä yhteenveto sekä ehdotetaan mahdollisia tulevia tutkimuskohteita ja parannuksia.