Pendant des décennies, l’imagerie d’objets à phase faiblement diffusante tels que les cellules a été un domaine de recherche actif dans divers domaines, y compris les sciences biomédicales. Une approche courante utilise des taches chimiques ou des étiquettes fluorescentes pour apporter un contraste d’image aux objets faiblement diffusants, mais elle nécessite des étapes de préparation d’échantillons relativement complexes, qui peuvent également être toxiques ou destructrices pour les échantillons. L’imagerie de phase quantitative (QPI) est apparue comme une solution puissante sans étiquette à ce besoin, fournissant une imagerie non invasive et à haute résolution d’échantillons transparents sans utiliser d’étiquettes ou de réactifs externes.
Cependant, les systèmes QPI traditionnels peuvent être gourmands en ressources et lents, en raison de leur besoin d’algorithmes de reconstruction d’image numérique et de récupération de phase. De plus, la plupart des approches QPI ne tiennent pas compte des milieux de diffusion aléatoire, particulièrement répandus dans les tissus biologiques.
Dans un article récent publié dans Lumière : fabrication avancée, une équipe de recherche dirigée par le professeur Aydogan Ozcan du département de génie électrique et informatique de l’Université de Californie à Los Angeles (UCLA) a présenté une nouvelle méthodologie d’imagerie de phase quantitative d’objets entièrement couverts par des diffuseurs de phase aléatoires et inconnus. Leur méthode utilise un réseau optique diffractif composé de couches transmissives successives optimisées par apprentissage profond, et ce système diffractif s’étend axialement sur ~70λ, où λ est la longueur d’onde d’illumination.
Au cours de sa formation, divers diffuseurs de phase générés aléatoirement ont été utilisés pour renforcer la résilience contre les perturbations de phase créées par des diffuseurs aléatoires inconnus. Après la formation, qui est un effort ponctuel, les couches diffractives résultantes peuvent effectuer une récupération de phase tout optique et une imagerie de phase quantitative d’objets inconnus qui sont entièrement cachés par des diffuseurs aléatoires inconnus.
Dans leurs simulations numériques, l’équipe a démontré avec succès la capacité du réseau diffractif QPI à réaliser l’imagerie de nouveaux objets à travers de nouveaux diffuseurs de phase aléatoires qui n’avaient jamais été vus auparavant. De plus, leurs recherches se sont penchées sur l’impact de divers facteurs, tels que le nombre de couches diffractives spatialement structurées et le compromis entre la qualité de l’image et l’efficacité énergétique de sortie, révélant que les réseaux optiques diffractifs plus profonds pouvaient généralement surpasser les conceptions moins profondes. Ce réseau diffractif QPI peut être mis à l’échelle physiquement pour fonctionner à différentes parties du spectre électromagnétique sans reconcevoir ou recycler ses couches.
Un tel cadre informatique entièrement optique présente les avantages d’une faible consommation d’énergie, d’une fréquence d’images élevée et d’une taille compacte. L’équipe de recherche de l’UCLA prévoit l’intégration potentielle de leurs conceptions diffractives QPI sur des puces de capteur d’image (imageurs CMOS/CCD), transformant efficacement un microscope optique standard en un microscope QPI diffractif capable d’effectuer une récupération de phase sur puce et une reconstruction d’image par diffraction de la lumière dans des couches structurées passives.
Plus d’information:
Yuhang Li et al, Imagerie de phase quantitative (QPI) à travers des diffuseurs aléatoires utilisant un réseau optique diffractif, Lumière : fabrication avancée (2023). DOI : 10.37188/lam.2023.017