Une méthode de microscopie révolutionnaire offre des images plus nettes et plus rapides

ParisUne nouvelle méthode appelée APIC (Imagerie Ptychographique Angulaire avec méthode Formelle) offre des images plus nettes sur de plus grandes surfaces. Développée par l'équipe de Changhuei Yang à Caltech, APIC est plus précise et rapide que la microscopie actuelle par ptychographie de Fourier (FPM). Contrairement à la FPM, elle n'exige pas d'estimations répétées et résout directement une équation linéaire pour des résultats plus exacts.

Pendant de nombreuses années, les fabricants de microscopes ont eu du mal à obtenir à la fois une haute résolution et un large champ de vision. Ils étaient contraints de choisir l'un ou l'autre. En 2013, des ingénieurs de Caltech ont mis au point la Microscopie Computationnelle et introduit la Microscopie Ptychographique de Fourier (FPM). Cette nouvelle technologie combinait des algorithmes informatiques avec des méthodes traditionnelles pour produire des images plus claires et plus détaillées sur des zones plus étendues. Bien que la FPM soit efficace, elle présentait un inconvénient: elle utilisait une méthode d'essais et d'erreurs, ce qui entraînait parfois des images inexactes.

La nouvelle technique APIC résout ce problème. Voici en quoi APIC est supérieur :

• Solution directe sans essais itératifs
• Traitement d'image plus rapide
• Élimination de la flou et des distorsions
• Maintien d'une haute résolution sur un large champ de vision

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Sous la direction de Yang, l'équipe de Caltech a réussi à simplifier l'algorithme en supprimant ses étapes redondantes. APIC utilise une équation linéaire pour identifier les erreurs causées par les optiques du microscope. Une fois ces erreurs connues, le système peut les corriger, produisant ainsi des images nettes sur de vastes zones sans nécessiter d'ajustements répétés.

APIC permet aux chercheurs de capturer des images claires de vastes zones sans avoir à recentrer constamment le microscope. En revanche, avec la FPM, même un léger changement de hauteur de l'échantillon oblige les utilisateurs à refaire la mise au point, ce qui peut nécessiter la combinaison de plus de 100 images basse résolution pour obtenir une vue d'ensemble.

Yang souligne l'importance de l'APIC pour les recherches de son laboratoire visant à améliorer les données d'images pour l'utilisation en IA. Son équipe a démontré que l'IA peut surpasser les médecins spécialistes dans la prédiction de la propagation du cancer du poumon à partir de lames pathologiques, mais cela nécessite des images nettes et de haute qualité. APIC contribue à atteindre cet objectif, optimisant ainsi à la fois l'imagerie et le travail de l'IA.