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 papier paru dans le journal Communications naturellespourrait conduire à des avancées dans des domaines tels que l’imagerie biomédicale, la pathologie numérique et le dépistage des médicaments.
La nouvelle méthode, baptisée APIC (pour Angular Ptychographic Imaging with Closed-form method), présente tous les avantages du FPM sans ce qui pourrait être décrit comme sa plus grande faiblesse : à savoir que pour arriver à une image finale, l’algorithme FPM s’appuie sur le démarrage à une ou plusieurs meilleures estimations, puis en ajustant petit à petit pour arriver à sa solution « optimale », qui n’est pas toujours 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 essayer 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, fonctionnant comme s’il était idéal et produisant des images claires couvrant de larges champs de vision.
« Nous arrivons à une solution du domaine complexe à haute résolution de manière fermée, car nous avons maintenant une compréhension plus profonde de ce qu’un microscope capture, de ce que nous savons déjà et de ce que nous devons vraiment comprendre. « aucune itération n’est nécessaire », déclare Ruizhi Cao, 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 avec le FPM, la nouvelle méthode mesure non seulement l’intensité de la lumière vue au microscope, mais également une propriété importante de la lumière appelée « phase », qui est liée à la distance parcourue par la lumière. Cette propriété passe inaperçue à l’œil nu mais contient des informations très utiles pour corriger les aberrations.
C’est pour résoudre les informations de cette phase que FPM s’est appuyé sur une méthode d’essais et d’erreurs, explique Cheng Shen, co-auteur principal de l’article de l’APIC, qui a également terminé le travail dans le laboratoire de Yang et est maintenant ingénieur en algorithmes de vision par ordinateur. chez Apple.
« Nous avons prouvé que notre méthode permet d’obtenir une solution analytique de manière beaucoup plus simple. Elle est plus rapide, plus précise et exploite des connaissances approfondies sur le système optique », explique Shen.
Au-delà de l’élimination de la nature itérative de l’algorithme de résolution de phase, la nouvelle technique permet également aux chercheurs de rassembler des images claires sur un large champ de vision sans recentrer le microscope à plusieurs reprises. Avec le FPM, si la hauteur de l’échantillon variait ne serait-ce que quelques dizaines de microns d’une coupe à l’autre, la personne utilisant le microscope devrait se recentrer pour faire fonctionner l’algorithme.
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 qu’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 permettant de corriger les aberrations et d’améliorer la résolution », explique Cao. « Ces deux capacités peuvent s’avérer potentiellement fructueuses pour une gamme plus large de systèmes d’imagerie. »
Yang affirme que le développement de l’APIC est essentiel au champ d’action plus large sur lequel son laboratoire travaille actuellement pour optimiser l’entrée de données d’image pour les applications d’intelligence artificielle (IA).
« Récemment, mon laboratoire a montré que l’IA pouvait mieux que 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 étroitement de l’obtention d’images de microscopie uniformément nettes et de haute qualité, ce à quoi APIC est particulièrement adapté. »
Plus d’information:
Ruizhi Cao et al, 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, Communications naturelles (2024). DOI: 10.1038/s41467-024-49126-y