Biomedical applications of polarimetric imaging contrast. Initial studies for scattering media and human tissues
Résumé
Improving the visualization of dysplastic regions of uterine cervix in vivo is essential for a better identification of the locations to biopsy and a better definition of the boundaries of the anomalous regions to be surgically removed. For this purpose we propose an innovative optical technique based on multispectral full Mueller polarimetric imaging in backscattering configuration. Measurements on ex vivo samples were performed to define the best acquisition procedures and data treatments for in vivo diagnosis. As this optimization requires thorough understanding of polarimetric contrasts between healthy and anomalous tissues, we simulated the propagation of polarized light in multilayer structures representative of real tissues. These structures typically involve an uppermost layer describing the epithelium and/or superficial connective tissue, on top of a totally depolarizing lambertian surface lumping the contribution of deeper layers. The simulations were performed by using a Monte Carlo code which has been modified and adapted to our topic. We thus showed that the contribution of the cell nuclei is in fact quite small in the backscattering geometry. For connective tissue, collagen fibers were modelled as 200 nm radius scatterers. Once more this contribution alone could not reproduce the main experimental features. Very small scatterers (50 nm typical radius) have to be included to account for the Rayleigh-like polarimetric response observed in all tissues, both healthy and diseased. These scatterers may be representative of proteins, whose concentration seems to be a crucial parameter to account for the observed contrasts. In this sense, polarimetric imaging may reflect not only the tissue morphology as seen by optical microscopy, but also its physiological state, which may be a very important point for cancer detection and staging.
L'amélioration de la visualisation in vivo des lésions précancéreuse (dysplasies) du col utérin est essentielle pour mieux identifier les zones à biopsier et pour optimiser la définition des limites d'exérèse chirurgicale. Dans ce but nous étudions une nouvelle technique d'imagerie polarimétrique en rétrodiffusion, que nous avons mise en oeuvre sur des échantillons ex vivo dans des configurations expérimentales variées afin d'optimiser le diagnostic in vivo. Comme cette optimisation passe par la compréhension des contrastes polarimétriques observés, nous avons réalisé de nombreuses simulations de la propagation de lumière polarisée dans des structures multicouche représentatives des tissus. Ces structures comprennent typiquement une couche comportant des diffuseurs dans une matrice homogène et représentant l'épithélium ou le tissu conjonctif superficiel, et un substrat lambertien totalement dépolarisant pour les couches plus profondes. Ces simulations ont été effectuées au moyen d'un code Monte Carlo que nous avons adapté à notre problématique. Nous avons ainsi montré que la contribution des noyaux cellulaires est très faible en rétrodiffusion. Pour le tissu conjonctif, les fibres de collagène, modélisées par des diffuseurs sphériques de 200 nm de rayon, donnent une contribution plus importante que les noyaux, mais ne reproduisent pas la réponse polarimétrique de type Rayleigh observée dans tous les tissus étudiés, qu'ils soient sains ou pathologiques. En revanche, l'inclusion de diffuseurs de taille nettement inférieure à la longueur d'onde, modélisés par des sphères de 50 nm, permet de reproduire cette réponse de manière très stable. Ces diffuseurs correspondent a priori aux protéines intracellulaires. Dans le cadre de ce modèle, les contrastes observés entre tissus sains et cancéreux s'expliquent essentiellement par une variation de la concentration de ces petits diffuseurs. Ce résultat, encore préliminaire, suggère que l'imagerie polarimétrique en rétrodiffusion peut être sensible non seulement à la morphologie, mais également à l'état physiologique du tissu, ce qui peut s'avérer important pour la détection sélective des dysplasies.
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