Discussione e Conclusioni
Discussione e Conclusioni
Scopo di questa tesi era quello di studiare le difficoltà associate alle tecniche di ricostruzione delle immagini per tomografia ottica in mezzi altamente scatteranti, come il tessuto biologico, e implementare un algoritmo di ricostruzione che le superasse.
In studi precedenti era stata utilizzata la trasformata di Radon inversa per la ricostruzione delle immagini, ma i risultati non erano stati soddisfacenti poiché tale trasformata considera che le proiezioni utilizzate siano ottenute da un raggio che si propaga in linea retta nel mezzo. Nel caso della tomografia ottica, il problema principale è la presenza di fenomeni di scattering e di diffusione all’interno del mezzo, che tendono a sfuocare le proiezioni attraverso il tessuto, a causa della diffusione dei fotoni. Risulta, quindi, chiaro che un uso diretto delle proiezioni ottiche nella ricostruzione delle immagini di mezzi diffusivi produce immagini distorte.
E’possibile migliorare la qualità dell’immagine ottenuta dalle proiezioni quantificando lo sfuocamento introdotto dalla diffusione della luce. Questa informazione può essere utilizzata per aumentare la risoluzione delle immagini tramite deconvoluzione nello spazio di Fourier. Il
deblurring delle immagini di oggetti all’interno di mezzi diffusivi nello spazio di Fourier, si
ottiene per mezzo della deconvoluzione dell’immagine nello spazio oggetto con una funzione di blurring (o PSF). Il passo di deconvoluzione viene incorporato nella normale procedura della
backprojection filtrata. E’ possibile calcolare la PSF semplicemente risolvendo l’equazione
matematica, oppure avvalendosi di software di simulazione che permettono di scegliere sia i parametri ottici che quelli geometrici.
In questo lavoro di tesi, abbiamo calcolato la PSF (Point Spread Function) grazie al Diffusion & Perturbation Software, a partire dai parametri ottici del mezzo diffusivo.
Dai risultati ottenuti dalle prove sui dati simulati, si è dimostrato che l’algoritmo migliora la risoluzione dell’immagine finale, poiché, grazie alla deconvoluzione con la PSF, diminuisce lo sfuocamento. Risulta chiaro, infatti, che lo sfuocamento, dovuto agli eventi di scattering all’interno del mezzo, rende le dimensioni ed i confini degli oggetti poco nitidi. Quello che, invece, interessa al momento della ricostruzione è proprio riuscire ad identificare le dimensioni esatte dell’oggetto in esame e la sua forma. Ciò è possibile grazie alla funzione IRADON modificata che abbiamo implementato.
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Abbiamo simulato anche il caso in cui si abbiano due disomogeneità con le stesse proprietà ottiche e della stessa dimensione, posizionate l’una vicino all’altra. Utilizzando la funzione IRADON standard, non è possibile distinguere i due oggetti, che appaiono come una sola disomogeneità più grande. Al contrario, utilizzando la funzione IRADON modificata, i due oggetti risultano distinti. Applicando l’algoritmo della IRADON modificata a dati sperimentali acquisiti con un prototipo di tomografo ottico, si sono rimossi artefatti creati dalla IRADON standard e si è ottenuta una immagine più nitida dell’oggetto.Non è stato possibile ottenere proiezioni di luce per oggetti assorbenti inseriti in un mezzo altamente scatterante a causa della scarsa sensibilità del dispositivo. Sono state, infatti, eseguite delle prove sperimentali utilizzando latte, che hanno rivelato una insufficiente sensibilità del dispositivo, dovuta all’utilizzo di un LED emettitore con un ampio angolo di emissione e di un ricevitore con una piccola zona sensibile.
Per ottenere una maggiore sensibilità sarebbe opportuno utilizzare un laser come sorgente di radiazioni IR e un fotomoltiplicatore come ricevitore, in modo da ottenere un alto segnale anche in presenza di un mezzo fortemente scatterante.
Possibili sviluppi futuri riguardanti l’algoritmo di ricostruzione delle immagini potrebbero avere come oggetto l’utilizzo di metodi numerici più rigorosi quali modelli a elementi finiti e metodo Monte Carlo.
