Mémoire de maîtrise (2018)
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Résumé
Le plan de traitement habituel du cancer du cerveau implique d'effectuer une craniectomie afin d'accéder aux tissus cancéreux pour en faire la résection. L'enjeu principal de cette chirurgie consiste en retirer un maximum de tissus cancéreux tout en retirant un minimum de tissu sain. Les outils conventionnels utilisés en neurochirurgie afin de guider la procédure sont l'Imagerie par Résonnance Magnétique (IRM) couplée à un système de neuronavigation. Toutefois, ces outils ne suffisent pas à déterminer s'il reste des tissus cancéreux au terme de la chirurgie, lesquels entraîneront une récurrence locale de la maladie le cas échéant. Or, le partenaire industriel ODS Médical travaille présentement à mettre au point un prototype de système de spectroscopie Raman permettant au chirurgien d'interroger des tissus cérébraux en temps réel afin de déceler des traces de tissus cancéreux résiduels au terme de la chirurgie. Son utilisation permettrait ainsi de minimiser le volume de tissus cancéreux résiduels. Cela réduirait donc la récurrence locale du cancer et augmenterait l'espérance de vie du patient. Toutefois, le signal Raman qui porte l'information permettant de déterminer si un tissu est cancéreux ou non est extrêmement faible ce qui le rend très difficile à mesurer, particulièrement lorsque diverses sources de bruit et facteurs confondants contaminent la mesure. Les plus importantes sont le bruit de la caméra, de l'Auto-Fluorescence (AF) des tissus et des sources de lumière ambiante présentes en salle d'opération. Ce projet étudie donc comment ces sources de bruit et facteurs confondants affectent la mesure afin de proposer des stratégies pour améliorer la qualité du signal Raman. Pour chacun, un modèle de la mesure est établi ce qui permet de formuler un indicateur de la qualité du signal Raman, le SNR Raman moyen. Dans un premier temps, le bruit de la caméra est étudié en fonction des paramètres d'acquisition. Il est montré que le détecteur est limité par le bruit de grenaille et que ce dernier est relié à l'intensité du signal détecté par un coefficient de proportionnalité de 0.1. Ensuite, l'utilisation du phénomène de photo-blanchiment des tissus est évaluée afin de « fatiguer » le signal d'AF préalablement à la mesure du signal Raman.
Abstract
The usual treatment for gliomas, or diffusively invasive brain cancer, is microsurgical resection of affected tissues. While most of it must be removed to ensure minimal local recurrence, unnecessary removal of brain tissues can severely impair the individual. However, state-of-the-art neurosurgical imaging tools such as Magnetic Resonance Imaging (MRI) coupled with neuronavigation are not capable of detecting cancerous tissues with the required precision during the surgery. Therefore, ODS Medical Inc. aims to commercialize a Raman-spectroscopy-based tissue classification system to be used intraoperatively. The surgeon would use it to point-by-point interrogate tissues in the cavity and guide the tissue resection, leading to fewer cancerous tissues left in the patient postoperatively. In turn, that would lead to fewer local recurrence and increase individual's life expectation. However, the Raman signal of biological tissues is notoriously weak and difficult to measure because of various noise sources and cofounding factors contaminating the measurement, namely the camera noise, the Auto-Fluorescence (AF) of biological tissues and the operating room ambient light sources. This project proposes an in-depth study of these noise sources and cofounding factors and formulate strategies alleviate their effect. The measurement of Raman signal in those conditions is modelized and a quality indicator is formulated, the mean Raman SNR. Firstly, the camera noise is studied considering various acquisition parameters. It is shown that the detector is shot-noise limited and that it's magnitude is strictly dependent on detected signal's intensity. Secondly, the strategy of using photo-bleaching phenomenon in order to reduce AF signal prior to the measurement is studied. It is show that mean Raman SNR is increased by about 10% when tissues are exposed 3 seconds to the excitation laser prior to the measurement. It is believed that the mean Raman SNR gain is more important when the tissue present higher AF signal. Finally, Coherent Detection (CD) is implemented in ODS Medical's prototype, allowing Raman signal detection despite measurement contamination from ambient light sources. It is shown that CD works as intended but that the shot-noise induced by contaminating light remains on the demodulated Raman signal.
Département: | Département de génie électrique |
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Programme: | Génie électrique |
Directeurs ou directrices: | Frédéric Lesage |
URL de PolyPublie: | https://publications.polymtl.ca/3104/ |
Université/École: | École Polytechnique de Montréal |
Date du dépôt: | 18 juin 2018 15:55 |
Dernière modification: | 27 sept. 2024 11:11 |
Citer en APA 7: | Tremblay, J.-P. (2018). Études de sources de bruit et de facteurs confondants sur la mesure de spectres raman de tissus biologiques [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal]. PolyPublie. https://publications.polymtl.ca/3104/ |
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