Development and validation of a compressive-based diffuse optical tomography system

Near-infrared Diffuse Optical Tomography (DOT) is one of the most advanced optical imaging techniques for 3-D quantitative reconstruction of optical properties within biological tissues. Conventional DOT experiments involve dense sampling of the tissue under investigation through point-like source and detector pairs. If temporal information is also desired, DOT emerges as a highly multidimensional problem. Therefore, it becomes essential to devise a new approach for the reduction of the acquired dataset, while preserving the original spatial resolution. In this work, a novel method is proposed, utilising compressed sensing techniques and leveraging single-pixel imaging to adopt a wide-field approach for projection and collection of light. An SVD-based optimisation was developed, exploiting space-resolved measurements in the structured illumination scheme. This allows to condense the entire spatial information of the system into a small set of optimal patterns, which can then be utilised for optimised time-resolved measurements. The experimental setup was developed from scratch, employing two spatial light modulators for structured illumination and detection, combined with a single-element detector. Validation of the method was conducted on a diffusive phantom designed to mimic biological tissue, demonstrating the imaging capabilities of the system. Ultimately, the underlying goal is to progress towards an adaptive, real-time approach, addressing emerging challenges in the field of multidimensional optical imaging.

La Tomografia Ottica Diffusa (DOT) nel vicino infrarosso è una delle tecniche di imaging ottico più sofisticate per la ricostruzione tridimensionale di proprietà ottiche all'interno dei tessuti biologici. Generalmente, gli esperimenti di tomografia richiedono un elevato campionamento del tessuto in esame tramite coppie di sorgenti e rilevatori puntiformi. Se si desiderano acquisire anche informazioni temporali, il problema diventa altamente multidimensionale, richiedendo l'adozione di un nuovo approccio per la riduzione del dataset acquisito che, al contempo, preservi la risoluzione spaziale originale. In questa tesi viene introdotto un metodo innovativo che sfrutta tecniche di "single-pixel imaging" per la compressione dei dati, consentendo un approccio "wide-field" per la proiezione e la raccolta della luce. Il metodo proposto prevede un’ottimizzazione basata sulla decomposizione ai valori singolari (SVD) che utilizza acquisizioni risolte nello spazio in una configurazione a illuminazione strutturata. Questo consente di condensare l'intera informazione spaziale del sistema in un insieme ridotto di pattern ottimali, i quali possono essere impiegati per ottimizzare le misurazioni risolte nel tempo. L'apparato sperimentale è stato sviluppato ex novo, impiegando due modulatori spaziali di luce sia nell'illuminazione che nel rilevamento, insieme a un rilevatore a singolo elemento. La convalida del metodo è stata effettuata su un "phantom" diffusivo che simula le proprietà di un tessuto biologico e ha dimostrato le capacità di imaging del sistema. I risultati ottenuti rappresentano un tassello verso un approccio adattivo in tempo reale, affrontando così una delle sfide emergenti nel campo dell'imaging ottico multidimensionale.