[ca] Aquesta tesi presenta un estudi exhaustiu sobre el potencial de l'ús de mètodes de polarimetria dimatge per a la inspecció de teixits biològics, tant d'origen vegetal com animal. La idoneïtat dels mètodes polarimètrics per a la inspecció de teixits de plantes malaltes es demostra mesurant les matrius Mueller experimentals de diversos espècimens de plantes amb diferents símptomes de malalties i etapes d'infecció utilitzant un polarímetre Mueller d'imatge completa. Es demostra que la capacitat de recuperar el contingut despolaritzant de les mostres de plantes millora el contrast de la imatge i revela les regions ferides que no són visibles amb les inspeccions periòdiques. A més, per combinar el potencial discriminatori dels observables polarimètrics en una sola imatge, es proposen dos nous mètodes: (1) usant la distància euclidiana entre valors polarimètrics de diferents teixits, i (2) usant una funció normal (gaussiana) basada en dades polarimètrics per estimar la probabilitat de pertànyer a un determinat teixit. Aquests dos mètodes es proven en quatre mostres biològiques d'origen animal i vegetal i mostren potencial per utilitzar-les en aplicacions biomèdiques i botàniques. També es presenta un mètode de model òptic predictiu per al reconeixement de teixits utilitzant indicadors polarimètrics i matrius de Mueller per reconèixer el tipus de teixit d'una mostra en una sola mesura. Aquest mètode s'aplica amb èxit per discriminar entre quatre teixits diferents: tendó, múscul, os i unió miotendinosa. Finalment, utilitzant l'aprenentatge automàtic, comparem 12 models de classificació basats en diferents conjunts de dades polarimètriques per determinar el mètode més efectiu per a la classificació de teixits en mostres de pollastre ex-vivo. Els resultats mostren que els elements de la matriu de Mueller són els més efectius pel disseny de models de classificació. Els resultats proporcionats obren el camí a mètodes d'imatge i classificació basats en observables despolaritzants per a aplicacions en biofotònica, com per a la detecció primerenca de patologies o per implementar procediments automàtics assistits.

[en] This thesis presents a comprehensive study on the potential of using imaging polarimetry methods for the inspection of biological tissues, both plant and animal origin. The suitability of polarimetric methods for the inspection of diseased plant tissues is demonstrated by measuring the experimental Mueller matrices of various plant specimens with different disease symptoms and infection stages using a complete image Mueller polarimeter. The ability to retrieve the depolarizing content of the plant samples is shown to enhance image contrast and reveal wounded regions not visible with regular inspections. In addition, to combine the discriminatory potential of polarimetric observables in a single image, we propose two new methods: (1) using the Euclidean distance between polarimetric values of different tissues, and (2) using a Normal (Gaussian) function based on polarimetric data to estimate the probability of belonging to a particular tissue. These two methods are tested on four biological samples of animal and plant origin and show potential for use in biomedical and botanical applications. We also present a predictive optical model method for tissue recognition using polarimetric indicators and Mueller matrices to recognize the tissue type of a sample in a single measurement. This method is successfully applied to discriminate between four different animal tissues: tendon, muscle, bone and myotendinous junction. Finally, using machine learning, we compare 12 classification models based on different polarimetric datasets to determine the most effective method for tissue classification in ex-vivo chicken samples. The results show that raw Mueller matrix elements are the most effective for the design of classification models. The provided results pave the way of imaging and classification methods based on depolarizing observables for applications in biophotonics, as for the early detection of pathologies or to implement automatic assisted procedures.