Des images biomédicales plus nettes grâce à une technique innovante de microscopie computationnelle

ParisLes ingénieurs de Caltech ont mis au point une nouvelle technique de microscopie appelée APIC (Imagerie Ptychographique Angulaire avec méthode en forme fermée). Cette méthode surpasse la microscopie ptychographique de Fourier (FPM) car elle permet de capturer des images nettes et haute résolution sur de vastes zones, sans flou ni distorsion.

Les microscopes traditionnels présentent des limites dues à leurs lentilles optiques. Les scientifiques devaient choisir entre observer de petits détails sur une zone minuscule ou observer une plus grande surface avec moins de précision. En 2013, des ingénieurs de Caltech ont innové avec la FPM, une nouvelle méthode utilisant des ordinateurs pour produire des images plus claires et détaillées, combinant ainsi les avantages des deux options.

La MTF s'est popularisée grâce à sa capacité à produire des images nettes et détaillées sur une vaste zone sans nécessiter d'équipements coûteux. Cependant, cette méthode présentait un inconvénient majeur. Elle utilisait une méthode itérative pour déterminer l'information de phase de la lumière, entraînant un processus répétitif qui pouvait réduire la précision de l'image finale.

APIC, développé par Changhuei Yang et son équipe, résout ce problème. Cette nouvelle approche évite les étapes répétitives en résolvant directement une simple équation pour détecter les problèmes optiques. Cette méthode garantit des images précises et nettes. Selon Ruizhi Cao, co-auteur principal de l'étude et ancien étudiant diplômé du laboratoire de Yang, cette méthode assure les détails réels de l'échantillon.

APIC facilite l'obtention d'images nettes sur une large zone. Avec la méthode FPM, les utilisateurs devaient souvent ajuster la mise au point du microscope lorsque la hauteur de l'échantillon changeait. APIC supprime ce besoin de réajustement, rendant le processus d'imagerie plus rapide et réduisant les erreurs.

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Les principaux avantages de l'APIC sont :

• Acquisition d'images plus rapide
• Résultats plus précis
• Besoin minimal de refaire la mise au point
• Capacité à corriger les aberrations optiques
• Résolution améliorée

Cheng Shen, actuellement ingénieur en algorithmes de vision par ordinateur chez Apple, souligne que le processus APIC simplifie et rend plus efficace la compréhension des informations de phase. Cette méthode s'appuie sur une connaissance approfondie des systèmes optiques.

Le laboratoire de Yang s'efforce d'optimiser l'utilisation des images dans les applications d'IA. Ils ont récemment démontré que l'IA peut surpasser les médecins spécialistes dans la prédiction de la propagation du cancer du poumon à partir de prélèvements de tissus. Des images de microscope nettes, claires et de haute qualité sont essentielles pour ces tâches d'IA, rendant APIC parfait pour cette utilisation.

Cao estime que la méthode développée grâce à l'APIC peut être appliquée à divers types de systèmes d'imagerie, améliorant ainsi la qualité et la netteté des images. Cela pourrait énormément avantageux pour des domaines tels que l'imagerie biomédicale, la pathologie numérique et les tests de médicaments.

APIC élimine l'incertitude de la capture d'images de haute qualité, rendant le processus plus fiable et efficace. Il surpasse les anciennes méthodes de microscopie en fournissant des images plus nettes et précises, ce qui est avantageux pour divers usages scientifiques et médicaux.