Investigadores de las universidades Jaume I de Castellón y la de Valencia han desarrollado un nuevo mecanismo que permite la visión en medios con turbidez. Los resultados pueden ayudar a visualizar mejor las capas internas de tejido biológico.
Las técnicas de imagen ópticas se están convirtiendo rápidamente en herramientas esenciales en las ciencias biomédicas ya que son no invasivas, rápidas, económicas y no plantean riesgos para la salud pues no utilizan radiación ionizante. Sin embargo, uno de los mayores retos que tienen planteadas es poder captar imágenes nítidas de capas profundas del tejido vivo dada la elevada difusión que sufre la luz al atravesarlo.
Ahora, un equipo de científicos dirigido por el investigador Jesús Lancis del Instituto de Nuevas Tecnologías de la Imagen (INIT) de la Universidad Jaume I de Castellón, en colaboración con el profesor Pedro Andrés del departamento de Óptica de la Universitad de València, ha propuesto un nuevo mecanismo que permite la visión a través de medios turbios.
Según sus autores, la investigación constituye un avance significativo en la superación de las limitaciones fundamentales inherentes a la propagación de la luz a través de este tipo de medios, permitiendo así transmitir imágenes a distancias claramente superiores a la longitud de extinción. Los resultados presentan aplicaciones potenciales en biomedicina, en concreto para visualizar capas internas de tejido biológico
El equipo utiliza una matriz de microespejos, idéntica a la que utilizan los vídeoproyectores comerciales, para proyectar un conjunto de patrones microestructurados de luz que se superponen secuencialmente sobre la muestra. A continuación, se mide la energía total transmitida para cada uno de ellos mediante un simple fotodetector que detecta la cantidad de luz transmitida. Finalmente una técnica de procesado de señal de reciente introducción denominada muestreo compresivo les permite reconstruir la imagen.
El profesor Andrés señala. "Uno de los aspectos más sorprendentes de esta investigación es que el resultado se alcanza usando un detector de un solo píxel, es decir, sin resolución espacial, cuando precisamente la tendencia actual es utilizar sensores matriciales constituidos por decenas de megapíxeles”. También resalta que la técnica puede operar a través de medios turbios dinámicos.
La mayoría de los medios difusores de interés, como el tejido biológico, son dinámicos en el sentido de que los centros de difusión cambian continuamente sus posiciones con el tiempo. Esto es en general una dificultad añadida para transmitir o recibir imágenes.
Sin calibrar el medio
"Nuestra técnica, sin embargo, no requiere una calibración del medio, y sus fluctuaciones durante la etapa de detección no limitan la capacidad de obtención de imágenes" apunta el profesor Enrique Tajahuerce, coautor del trabajo. "El objetivo final es romper las barreras que limitan la profundidad de penetración de la luz en el interior de un medio turbio, sea el tejido vivo, sea una atmósfera turbulenta", agrega Lancis. Para ello, se necesita demostrar que la técnica funciona incluso cuando la muestra está completamente inmersa en el tejido, como puede ser el caso de un tumor u otra malformación.
Este trabajo ha sido financiado con fondos del Plan Nacional de I+D+i del MICINN y con la ayuda económica de la Generalitat Valenciana a través del programa Prometeo. Las revistas de la Sociedad Americana de Óptica (OSA) y de la Asociación Americana de Física (AIP) han preparado conjuntamente una noticia para su difusión en los medios de comunicación. El artículo en el que se presentan los resultados se ha publicado en la revista de acceso libre Optics Express
Investigadores del Instituto de Física Corpuscular han logrado medir en el laboratorio la formación de un elemento clave en la evolución de la composición química de los elementos pesados. Un isótopo de este elemento, el Plomo-204, se produce en estrellas gigantes rojas, responsables de la creación de la mitad de los elementos más pesados que el hierro en la naturaleza.
La Real Academia Sueca de las Ciencias ha premiado a los investigadores John Hopfield, de la Universidad de Princeton (EE UU), y Geoffrey Hinton, de la Universidad de Toronto (Canadá), por sus descubrimientos e inventos que permiten el aprendizaje automático con las redes neuronales artificiales.
