En el laboratorio de Imágenes Hiper-espectrales del centro de Ciencias de la Ingeniería de la UAA trabajamos en aplicaciones de ingeniería biomédica y evaluación de calidad de alimentos. Para ello, hacemos uso de cámaras a color, así como un dispositivo multi e hiper-espectrales. Este ultimo puede capturar la reflectancia de luz en una muestra en 8 diferentes longitudes de onda. Este dispositivo en particular obtiene información de las longitudes de onda del visible y del invisible lo cual utilizamos para caracterizar muestras, en función de sus componentes y sus respectivas cantidades de manera no-invasiva, sin necesidad de destruir la muestra. Debido a las capacidades de este dispositivo, hemos podido explorar su uso en aplicaciones medicas como la estimación de parámetros de perfusión tisular, calculando concentración de hemoglobina con y sin oxígeno, así como en la evaluación de contenido de proteína y grasa en muestras de carne.
La diferencia entre un dispositivo hiperespectral y uno multi-espectral es el número de canales que puede capturar. Se le considera multi-espectral a un dispositivo que graba más de 3 y menos de 10 canales simultáneamente. Se le considera hiper-espectral a aquellos dispositivos con capacidad de muestrear más de 10 longitudes de onda. Los dispositivos comerciales actuales graban más de 200 canales. Esta diferencia sustantiva permite tener acceso a una mayor información espectral. Lo cual permite identificar mayor número de compuestos y tener acceso a longitudes de onda criticas para la caracterización de componentes. A pesar de que estos dispositivos ya son comerciales, el principal problema para su uso es la interpretación de gran cantidad de información.
En el grupo de trabajo tenemos experiencia en métodos de descomposición espectral, con lo cual es posible extraer información con interpretación física y de fácil interpretación hasta por usuarios no expertos. Hasta ahora hemos colaborado exitosamente con grupos en el extranjero, de los cuales dependemos para obtener datos. Un tema actual en el estado del arte son las aplicaciones con el uso de imágenes hiperespectrales. Por ejemplo, en agricultura de precisión se busca eficiente todo tipo de cultivos. Es posible monitorear la maduración de frutos e incluso evaluar la calidad e inocuidad de productos cárnicos sin necesidad de tocar las muestras, y hacerlo tan rápido como para poder hacerlo en producción. También tienen gran utilidad en el área biomédica, pues esta tecnología puede identificar componentes de manera noinvasiva implementando biopsias ópticas útiles para el diagnóstico y clasificación de tumores. Evaluación y monitoreo de la progresión
de heridas tanto en modelos humanos como en animales. Es por ello por lo que resulta en una herramienta útil para la investigacion en medicina experimental y terapéutica.
El grupo de trabajo está conformado por expertos en ciencias de los alimentos, procesamiento de señales y de datos multi/hiperespectrales. Buscamos poder atacar problemas en el estado del arte, así como áreas de oportunidad que impliquen trabajo multidisciplinario en estas áreas. Se buscará no solo colaborar en aplicaciones
particulares, si no además compartir en línea los datos y resultados para facilitar el trabajo de otros grupos de investigación. Esta propuesta busca la actualización de las capacidades del laboratorio así como el comenzar proyectos multidisciplinarios con colegas en la región y del país.