[en] The present MSc. Thesis is part of the research lines of hyperspectral image acquisition and processing carried out by the Integrated Systems Division (DSI) of the University Institute of Applied Microelectronics (IUMA) of the University of Las Palmas de Gran Canaria, specifically in the medical diagnosis field. Additionally, this Thesis has been carried out in collaboration with the research group of Pathological Anatomy from the Hospital Verge of Cinta. Institut d'Investigació Sanitària Pere Virgili (Tortosa). The main goal of this Thesis has been the creation of a measurement system formed by a hyperspectral camera coupled to a microscope, in order to analyse pathological samples. The objective is to facilitate the acquisition processing and aid the pathologists to detect tumours. A mechanical system has been developed to automate the data acquisition. This system is able to accurately position the area to capture within the glass slides in the field of view of the microscope. If the sample is bigger than the field of view, the system performs the capture by means of partial captures, without user intervention, to finally create a mosaic through the union of all the captured data. The mechanical system is formed by a set of 3D pieces, a set of motors and different moving items. 3D pieces have been designed and printed to be adapted to the microscope, and an Arduino device controls the entire system. The software control, for both mechanical system and the hyperspectral camera, has been developed in C++. Several threads have been used to optimize the capture process and to create the final mosaic. A calibration bench has been created for the camera. Therefore, the mechanical system has been tested and calibrated, to finally create a hyperspectral database from the histological samples. The research group of Pathological Anatomy has provided the samples used from the Hospital Verge of Cinta (Tortosa). In order to properly characterise the obtained data, a set of Matlab functions has been developed to get and represent spectral signatures for each pixel within each mosaic.

[es] Este Proyecto Fin de Carrera (PFC) se ha desarrollado dentro de las líneas de investigación de adquisición y procesamiento de imágenes hiperespectrales que realiza actualmente la División de Sistemas Integrados (DSI) del Instituto Universitario de Microelectrónica Aplicada (IUMA) de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria, concretamente en el campo del diagnóstico médico. Además, este PFC se ha realizado en colaboración con el grupo de investigación de Anatomía Patológica del Hospital Verge de la Cinta. Institut d'Investigació Sanitària Pere Virgili. (Tortosa). El objetivo principal de este PFC ha sido la creación de un sistema de medida formado por una cámara hiperespectral acoplada a un microscopio para el análisis de muestras de anatomía patológica, con el fin de facilitar su procesado y ayudar a los patólogos en la detección de tumores. Para automatizar la adquisición de datos, se ha diseñado un sistema mecánico capaz de posicionar de forma precisa la zona del portaobjetos que se desea capturar en el campo de visión del microscopio. En caso de que la muestra a capturar sea mayor, el dispositivo permite la captura de toda la zona de interés sin la intervención del usuario, formando un mosaico con la unión de todos los datos capturados. El sistema mecánico está formado por un conjunto de piezas 3D que se han diseñado y fabricado para adaptarse al microscopio, varios motores y diferentes piezas móviles, todo ello controlado por una placa Arduino. El software de control, tanto para el sistema mecánico como para la cámara hiperespectral se ha desarrollado en C++, mediante el uso de varios hilos para optimizar el proceso de captura de las imágenes hiperespectrales así como la formación del mosaico final. Se ha creado un banco de calibración para la cámara y se ha testeado y calibrado el sistema mecánico, para finalmente realizar una base de datos hiperespectral con muestras histológicas proporcionadas por el grupo de investigación de Anatomía Patológica del Hospital Verge de la Cinta. Para caracterizar los datos obtenidos, se ha desarrollado una función MATLAB con la que obtener y representar las firmas espectrales de cada pixel de las diferentes zonas de interés en los mosaicos capturados.