Résoudre le compromis entre largeur de champ de vue et résolution optique en imagerie de phase quantitative assistée par l’apprentissage profond

L’équilibre entre le champ de vue (FOV) et la résolution optique est un défi permanent en microscopie. Un champ de vue plus large permet d’observer des zones étendues, telles que plusieurs cellules simultanément, mais souvent au prix d’une réduction de la résolution de l’image. Les méthodes traditionnelles d’amélioration de la résolution, telles que des montages optiques avancés, amènent un coût prohibitif, techniquement complexes, ou ralentissent le processus d’acquisition. L’intelligence artificielle (IA) est apparue comme un outil prometteur pour améliorer la résolution d’images photographiques. Toutefois, son application à la microscopie et à l’imagerie de phase quantitative, en particulier à la microscopie holographique numérique (DHM), est encore en cours d’évolution.
Le DHM est une technique d’imagerie puissante connue pour sa capacité à visualiser les structures cellulaires sans avoir recours à des colorants ou fluorophores, la rendant idéale pour l’imagerie des cellules vivantes. Cependant, elle souffre d’un bruit dit cohérent, inhérent de la nature de l’acquisition, qui dégrade la qualité de l’image. La DHM polychromatique (P-DHM) a été développée pour résoudre ce problème, en fournissant des images de haute qualité, sans bruit, mais son coût élevé et ses exigences expérimentales limitent son accessibilité.
Pour répondre à la fois au transfert technologique et au compromis résolution-FOV en DHM, nous développons une IA de super-résolution basée sur l’apprentissage profond (SSIR-AI). Notre approche repose sur des modèles d’IA entrainés sur des images P-DHM haute résolution, en utilisant une base de données multi résolution qui reproduit les conditions d’imagerie expérimentales. Cette méthode améliore non seulement la résolution des images DHM, mais réduit également le bruit cohérent grâce à des approches inspirées de la physique. Permettant la visualisation détaillée de structures cellulaires, telles que les extensions neuronales, à travers de grandes populations de cellules.

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