Pendant des centaines d'années, la clarté et le grossissement des microscopes étaient limités par les propriétés physiques de leurs lentilles optiques. Les fabricants de microscopes ont repoussé ces limites en fabriquant des piles d'éléments de lentilles de plus en plus complexes et coûteuses. Pourtant, les scientifiques devaient choisir entre une haute résolution et un petit champ de vision d'une part, ou une faible résolution et un grand champ de vision d'autre part.
En 2013, une équipe d'ingénieurs de Caltech a introduit une technique de microscopie appelée FPM (pour Fourier ptychographic microscopy). Cette technologie a marqué l'avènement de la microscopie computationnelle, l'utilisation de techniques qui associent la détection des microscopes conventionnels à des algorithmes informatiques qui traitent les informations détectées de manière nouvelle pour créer des images plus profondes et plus nettes couvrant des zones plus vastes. La FPM a depuis été largement adoptée pour sa capacité à acquérir des images haute résolution d'échantillons tout en conservant un large champ de vision à l'aide d'un équipement relativement peu coûteux.
Le même laboratoire a maintenant développé une nouvelle méthode qui peut surpasser la FPM dans sa capacité à obtenir des images sans flou ni distorsion, même en prenant moins de mesures. La nouvelle technique, décrite dans un article paru dans la revue Nature Communicationspourrait conduire à des avancées dans des domaines tels que l’imagerie biomédicale, la pathologie numérique et le dépistage de médicaments.
La nouvelle méthode, baptisée APIC (pour Angular Ptychographic Imaging with Closed-form method), présente tous les avantages du FPM sans ce que l'on pourrait décrire comme sa plus grande faiblesse, à savoir que pour arriver à une image finale, l'algorithme FPM s'appuie sur le fait de commencer par une ou plusieurs meilleures estimations, puis de s'ajuster petit à petit pour arriver à sa solution « optimale », qui peut ne pas toujours être fidèle à l'image originale.
Sous la direction de Changhuei Yang, professeur Thomas G. Myers de génie électrique, de bio-ingénierie et de génie médical et chercheur à l'Heritage Medical Research Institute, l'équipe de Caltech a réalisé qu'il était possible d'éliminer cette nature itérative de l'algorithme.
Plutôt que de s'appuyer sur des essais et des erreurs pour tenter de trouver une solution, l'APIC résout une équation linéaire, fournissant des détails sur les aberrations ou les distorsions introduites par le système optique d'un microscope. Une fois les aberrations connues, le système peut les corriger, en fonctionnant comme si c'était idéal et en produisant des images claires couvrant de larges champs de vision.
« Nous arrivons à une solution du champ complexe à haute résolution de manière fermée, car nous avons maintenant une compréhension plus approfondie de ce qu'un microscope capture, de ce que nous savons déjà et de ce que nous devons vraiment comprendre, nous n'avons donc pas besoin d'itération, » déclare Ruizhi Cao (PhD '24), co-auteur principal de l'article, ancien étudiant diplômé du laboratoire de Yang et maintenant chercheur postdoctoral à l'UC Berkeley. « De cette façon, nous pouvons garantir que nous voyons les véritables détails finaux d'un échantillon.
Comme pour la FPM, la nouvelle méthode mesure non seulement l'intensité de la lumière vue au microscope, mais aussi une propriété importante de la lumière appelée « phase », qui est liée à la distance parcourue par la lumière. Cette propriété n'est pas détectée par l'œil humain, mais contient des informations très utiles pour corriger les aberrations. C'est pour résoudre ces informations de phase que la FPM s'est appuyée sur une méthode d'essais et d'erreurs, explique Cheng Shen (PhD '23), co-auteur principal de l'article de l'APIC, qui a également terminé le travail alors qu'il était dans le laboratoire de Yang et est maintenant ingénieur en algorithmes de vision par ordinateur chez Apple.Nous avons prouvé que notre méthode vous apporte une solution analytique et de manière beaucoup plus simple. Il est plus rapide, plus précis et exploite des informations approfondies sur le système optique.«
En plus d’éliminer la nature itérative de l’algorithme de résolution de phase, la nouvelle technique permet également aux chercheurs de recueillir des images claires sur un large champ de vision sans avoir à refaire la mise au point du microscope à plusieurs reprises. Avec la FPM, si la hauteur de l’échantillon variait de quelques dizaines de microns d’une section à l’autre, la personne utilisant le microscope devrait refaire la mise au point pour que l’algorithme fonctionne. Étant donné que ces techniques de microscopie computationnelle impliquent souvent l’assemblage de plus de 100 images de faible résolution pour reconstituer le champ de vision plus large, cela signifie que l’APIC peut rendre le processus beaucoup plus rapide et éviter l’introduction possible d’erreurs humaines à de nombreuses étapes.
« Nous avons développé un cadre pour corriger les aberrations et également pour améliorer la résolution, » dit Cao. « Ces deux capacités peuvent être potentiellement fructueuses pour une gamme plus large de systèmes d’imagerie.«
Selon Yang, le développement d'APIC est essentiel au travail plus vaste sur lequel son laboratoire travaille actuellement pour optimiser la saisie de données d'images pour les applications d'intelligence artificielle (IA). « Récemment, mon laboratoire a montré que l'IA peut surpasser les pathologistes experts en matière de prédiction de la progression métastatique à partir de simples lames d'histopathologie de patients atteints de cancer du poumon », explique Yang. « Cette capacité de prédiction dépend essentiellement de l'obtention d'images de microscopie uniformément nettes et de haute qualité, ce pour quoi l'APIC est particulièrement adapté. »
L'article, intitulé « Imagerie sans étiquette à haute résolution et à grand champ de vision via une reconstruction de champ complexe de forme fermée et corrigée des aberrations » est paru en ligne dans Communications naturelles le 3 juin. Les travaux ont été soutenus par l’Heritage Medical Research Institute.
Pendant des centaines d'années, la clarté et le grossissement des microscopes étaient limités par les propriétés physiques de leurs lentilles optiques. Les fabricants de microscopes ont repoussé ces limites en fabriquant des piles d'éléments de lentilles de plus en plus complexes et coûteuses. Pourtant, les scientifiques devaient choisir entre une haute résolution et un petit champ de vision d'une part, ou une faible résolution et un grand champ de vision d'autre part.
En 2013, une équipe d’ingénieurs de Caltech a introduit une technique de microscopie appelée FPM (pour Fourier ptychographic microscopy). Cette technologie a marqué l'avènement de la microscopie informatique, l'utilisation de techniques associant la détection de microscopes conventionnels à des algorithmes informatiques qui traitent les informations détectées de nouvelles manières pour créer des images plus profondes et plus nettes couvrant de plus grandes zones. Le FPM a depuis été largement adopté pour sa capacité à acquérir des images haute résolution d’échantillons tout en conservant un large champ de vision à l’aide d’un équipement relativement peu coûteux.
Le même laboratoire a maintenant développé une nouvelle méthode qui peut surpasser la FPM dans sa capacité à obtenir des images sans flou ni distorsion, même en prenant moins de mesures. La nouvelle technique, décrite dans un article paru dans la revue Nature Communicationspourrait conduire à des avancées dans des domaines tels que l’imagerie biomédicale, la pathologie numérique et le dépistage de médicaments.
La nouvelle méthode, baptisée APIC (pour Angular Ptychographic Imaging with Closed-form method), présente tous les avantages du FPM sans ce que l'on pourrait décrire comme sa plus grande faiblesse, à savoir que pour arriver à une image finale, l'algorithme FPM s'appuie sur le fait de commencer par une ou plusieurs meilleures estimations, puis de s'ajuster petit à petit pour arriver à sa solution « optimale », qui peut ne pas toujours être fidèle à l'image originale.
Sous la direction de Changhuei Yang, professeur Thomas G. Myers de génie électrique, de bio-ingénierie et de génie médical et chercheur à l'Heritage Medical Research Institute, l'équipe de Caltech a réalisé qu'il était possible d'éliminer cette nature itérative de l'algorithme.
Plutôt que de s'appuyer sur des essais et des erreurs pour tenter de trouver une solution, l'APIC résout une équation linéaire, fournissant des détails sur les aberrations ou les distorsions introduites par le système optique d'un microscope. Une fois les aberrations connues, le système peut les corriger, en fonctionnant comme si c'était idéal et en produisant des images claires couvrant de larges champs de vision.
« Nous arrivons à une solution du champ complexe à haute résolution de manière fermée, car nous avons maintenant une compréhension plus approfondie de ce qu'un microscope capture, de ce que nous savons déjà et de ce que nous devons vraiment comprendre, nous n'avons donc pas besoin d'itération, » explique Ruizhi Cao (PhD '24), co-auteur principal de l'article, ancien étudiant diplômé dans le laboratoire de Yang et désormais chercheur postdoctoral à l'UC Berkeley. « De cette façon, nous pouvons garantir que nous voyons les véritables détails finaux d'un échantillon.
Comme pour la FPM, la nouvelle méthode mesure non seulement l'intensité de la lumière vue au microscope, mais aussi une propriété importante de la lumière appelée « phase », qui est liée à la distance parcourue par la lumière. Cette propriété n'est pas détectée par l'œil humain, mais contient des informations très utiles pour corriger les aberrations. C'est pour résoudre ces informations de phase que la FPM s'est appuyée sur une méthode d'essais-erreurs, explique Cheng Shen (PhD 2023), co-auteur principal de l'article de l'APIC, qui a également terminé le travail alors qu'il était dans le laboratoire de Yang et est maintenant ingénieur en algorithmes de vision par ordinateur chez Apple. « Nous avons prouvé que notre méthode vous donne une solution analytique et d'une manière beaucoup plus simple. Elle est plus rapide, plus précise et exploite des connaissances approfondies sur le système optique. »
En plus d’éliminer la nature itérative de l’algorithme de résolution de phase, la nouvelle technique permet également aux chercheurs de recueillir des images claires sur un large champ de vision sans avoir à refaire la mise au point du microscope à plusieurs reprises. Avec la FPM, si la hauteur de l’échantillon variait de quelques dizaines de microns d’une section à l’autre, la personne utilisant le microscope devrait refaire la mise au point pour que l’algorithme fonctionne. Étant donné que ces techniques de microscopie computationnelle impliquent souvent l’assemblage de plus de 100 images de faible résolution pour reconstituer le champ de vision plus large, cela signifie que l’APIC peut rendre le processus beaucoup plus rapide et éviter l’introduction possible d’erreurs humaines à de nombreuses étapes.
« Nous avons développé un cadre pour corriger les aberrations et également pour améliorer la résolution« , dit Cao. « Ces deux capacités peuvent être potentiellement utiles pour une gamme plus large de systèmes d’imagerie. »
Selon Yang, le développement d'APIC est essentiel au travail plus vaste sur lequel son laboratoire travaille actuellement pour optimiser l'entrée de données d'images pour les applications d'intelligence artificielle (IA). « Récemment, mon laboratoire a montré que l'IA peut surpasser les pathologistes experts en matière de prédiction de la progression métastatique à partir de simples lames d'histopathologie de patients atteints de cancer du poumon », explique Yang. « Cette capacité de prédiction dépend essentiellement de l'obtention d'images de microscopie uniformément nettes et de haute qualité, ce pour quoi l'APIC est particulièrement adapté. »
L'article intitulé « Imagerie sans marquage à haute résolution et à grand champ de vision via une reconstruction de champ complexe à forme fermée et corrigée des aberrations » est paru en ligne dans Communications naturelles le 3 juin. Les travaux ont été soutenus par l’Heritage Medical Research Institute.
