Eigenspectra optoacoustic tomography achieves quantitative blood oxygenation imaging deep in tissues

Light propagating in tissue attains a spectrum that varies with location due to wavelength-dependent fluence attenuation by tissue optical properties, an effect that causes spectral corruption. Predictions of the spectral variations of light fluence in tissue are challenging since the spatial distribution of optical properties in tissue cannot be resolved in high resolution or with high accuracy by current methods. Spectral corruption has fundamentally limited the quantification accuracy of optical and optoacoustic methods and impeded the long sought-after goal of imaging blood oxygen saturation (sO2) deep in tissues; a critical but still unattainable target for the assessment of oxygenation in physiological processes and disease. We discover a new principle underlying light fluence in tissues, which describes the wavelength dependence of light fluence as an affine function of a few reference base spectra, independently of the specific distribution of tissue optical properties. This finding enables the introduction of a previously undocumented concept termed eigenspectra Multispectral Optoacoustic Tomography (eMSOT) that can effectively account for wavelength dependent light attenuation without explicit knowledge of the tissue optical properties. We validate eMSOT in more than 2000 simulations and with phantom and animal measurements. We find that eMSOT can quantitatively image tissue sO2 reaching in many occasions a better than 10-fold improved accuracy over conventional spectral optoacoustic methods. Then, we show that eMSOT can spatially resolve sO2 in muscle and tumor; revealing so far unattainable tissue physiology patterns. Last, we related eMSOT readings to cancer hypoxia and found congruence between eMSOT tumor sO2 images and tissue perfusion and hypoxia maps obtained by correlative histological analysis

Face tracking and pose estimation with application in automatic sign language analysis

95 σ.Ο στόχος της διπλωματικής αυτής εργασίας είναι η ανάπτυξη μιας εύρωστης μεθόδου για την ανίχνευση του προσώπου και την εκτίμηση της πόζας του ομιλητή κατά την Νοηματική Γλώσσα. Η θέση του προσώπου και η πόζα του ομιλητή είναι απαραίτητα για την περαιτέρω ανάλυση της έκφρασης του, ενώ κρύβουν και αυτά γλωσσική πληροφορία. Οι ιδιαίτερες προκλήσεις που αντιμετωπίζονται σε αυτό το πρόβλημα είναι η συχνή και εκτεταμένη επικάλυψη του προσώπου από τα χέρια, και η σχετικά χαμηλή ανάλυση της εικόνας στην περιορισμένη περιοχή του προσώπου. Για την ανάγκη της εφαρμογής σύγχρονες μέθοδοι μελετώνται και προσαρμόζονται στις ιδιαιτερότητες του συγκεκριμένου προβλήματος. Η εργασία διαιρείται σε τρία κεφάλαια. Στο πρώτο κεφάλαιο μελετάται η πλέον σύγχρονη μέθοδος ανίχνευσης προσώπων, υλοποιείται και προσαρμόζεται στο πρόβλημα. Το δεύτερο κεφάλαιο εισάγει ένα στοχαστικό πλαίσιο συνεχούς ανίχνευσης του προσώπου που βασίζεται στο φίλτρο Κάλμαν. Στο τρίτο κεφάλαιο παρουσιάζονται οι κυριότερες μέθοδοι για την εκτίμηση της πόζας, με ιδιαίτερη έμφαση στους ευέλικτους γράφους προσώπου. Τελικά αναπτύσσεται μια πρωτότυπη μέθοδος για την εκτίμηση της πόζας, η οποία εκμεταλλεύεται την ανίχνευση του στενού μοτίβου του προσώπου, και αποδεικνύεται ιδιαίτερα εύρωστη σε επικαλύψεις.The goal of this thesis is to develop a robust method for face tracking and pose estimation for the problem of Automatic Sign Language Analysis. The position and pose of signer's head are necessary for the further investigation of his facial expression but they also hide linguistic information themselves. The particular challenges faced, are the extended and frequent occlusion by the hands and the relatively low resolution of the face region. Current state-of-the-art methods are used and adapted to fit the specificities of this problem. The thesis is divided into three chapters: In the first chapter, the method of face detection based on boosted Haar features is presented and theoretically analyzed. The second chapter introduces a tracking framework for the face, based on the Kalman filter. In the third chapter, the most important methods for pose estimation are presented and evaluated, with special focus on the ones based on Active Appearance Models. A novel method is finally developed that estimates the head pose from the relative position of the head centroid to the face center. This method exploits the good face tracking results, and proves to be much more resilient to occlusion.Στρατής Β. Τζούμα