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Development of a Spatial Offset Raman Spectroscopy (SORS) Platform for Biological Tissue Interrogation

Guillaume Sheehy

Masters thesis (2018)

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Cite this document: Sheehy, G. (2018). Development of a Spatial Offset Raman Spectroscopy (SORS) Platform for Biological Tissue Interrogation (Masters thesis, École Polytechnique de Montréal). Retrieved from https://publications.polymtl.ca/3311/
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Abstract

La spectroscopie Raman (RS) devient un outil de plus en plus populaire pour le diagnostic du cancer. Mesurant la diffusion inélastique de la lumière associée aux modes de vibration des molécules, le signal Raman est spécifique à la composition moléculaire d’un échantillon. Lorsqu’il est mesuré sur un échantillon biologique, le signal Raman peut être utilisé pour la caractérisation et l’identification de celui-ci, et ainsi mener à un diagnostic. De plus, le signal Raman est entièrement intrinsèque et peut être couplé à un algorithme d’apprentissage automatique permettant la classification de tissus en temps réel. Au cours de la dernière décennie, une technique baptisée spectroscopie Raman à décalage spatial (SORS) a été utilisée afin d’augmenter la profondeur de pénétration du signal Raman dans les tissus biologiques. Cependant, aucun modèle empirique n’a été établi permettant de relier le décalage spatial et la profondeur de pénétration pour une large gamme de propriétés optiques d’échantillons. De plus, l’effet de l’ouverture numérique (NA) des fibres optiques sur le signal SORS acquis reste inexploré. Ce projet consiste en la conception et la validation d’une plateforme de caractérisation SORS pour l’interrogation de tissus biologiques. Tout d’abord, un système d’acquisition Raman existant a été optimisé et modernisé pour être utilisable avec une plate-forme de caractérisation SORS. En remplaçant les contrôleurs laser et en reprogrammant le logiciel d’acquisition, le contrôle de puissance laser a été amélioré et le temps d’acquisition a été réduit. Deuxièmement, les outils logiciel de traitement et de classification des signaux Raman existants ont été mis à jour afin d’inclure des algorithmes d’extraction d’information et de permettre aux modèles de classification d’être exportés et validés sur de nouvelles données. Enfin, une plate-forme de caractérisation SORS a été conçue et validée sur des fantômes optique nylon-PDMS à deux couches. En procédant à par enduction centrifuge du PDMS sur les disques de nylon, il a été possible d’obtenir de manière répétable une couche supérieure de 500 ± 50 um de PDMS. Du TiO2 a été ajouté au mélange de PDMS avant l’enduction ce qui a permis de modifier le coefficient de diffusion du PDMS. Les coefficients de diffusion des fantômes ont été mesurés de 0 cm−1 à 30 cm−1.----------Abstract Raman spectroscopy (RS) is becoming an increasingly popular tool for cancer diagnosis. Because RS measures inelastic light scattering based on the vibrational modes of molecules, Raman signal is specific to a sample’s molecular composition. Thus, when performed on tissue, spectroscopic signal can be used for characterization and identification leading to a diagnosis. In addition, Raman signal is entirely label-free and can be coupled with machine learning algorithms for real-time tissue classification. In the past decade, a technique referred as Spatially Offset Raman Spectroscopy (SORS) has been used to increase the Raman signal penetration depth in biological tissue. However, no empirical model has been established to link spatial offset and penetration depth for a large range of sample optical properties. In addition, the effects of the optical fibers numerical aperture (NA) on SORS acquired signals remains unexplored. This project presents the design and validation of a SORS characterization platform for biological tissue interrogation. First, an existing Raman acquisition system has been optimized and modernized to be usable in conjunction with a SORS characterization platform. By replacing the laser controllers and by reprogramming the control software, the laser power control has been improved and the acquisition time has been reduced. Then, existing Raman signal processing and classification toolboxes have been upgraded to include feature engineering algorithms and to allow trained classification models to be exported and cross validated on unseen data. Finally, a SORS characterization platform has been designed and validated on two-layer nylon-PDMS based optical phantoms. By spin coating PDMS on nylon disks, it was possible to a uniform 500 ± 50 um PDMS top layer. TiO2 was added to the PDMS mix prior to spin coating to modify the PDMS diffusion coefficient. Phantoms diffusion coefficient were measured between 0 cm−1 to 30 cm−1.

Open Access document in PolyPublie
Department: Département de génie physique
Dissertation/thesis director: Frédéric Leblond
Date Deposited: 19 Nov 2018 11:45
Last Modified: 27 Jun 2019 16:47
PolyPublie URL: https://publications.polymtl.ca/3311/

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