Reconstruction des filaments en microscopie de fluorescence par méthodes sans grille

Reconstruction of filaments in fluorescence microscopy by off-the-grid methods

• Auteur / Autrice : Aneva Tsafack
• Direction : Laure Blanc-feraud
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Automatique traitement du signal et des images
• Date : Inscription en doctorat le 01/11/2023
• Etablissement(s) : Université Côte d'Azur
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : I3S - Informatique, Signaux et Systèmes de Sophia-Antipolis

Mots clés

Mots clés libres

Super-resolution

Courbes

Mesures vectorielles

Microscopie de Fluorescence

Superresolution

Curves

Vector measures

Fluorescence Microscopy

Résumé

Les techniques conventionnelles de microscopie optique, comme les microscopes confocaux, sont largement utilisées en biologie pour l'étude des structures cellulaires et subcellulaires dans les cellules vivantes. Cependant, leur résolution spatiale est limitée par les phénomènes de diffraction de la lumière, typiquement autour de 200 nm dans le plan transversal et 400 nm dans l'axe optique. Au cours des dernières années, plusieurs techniques de super-résolution ont été développées pour dépasser cette limite et l'équipe de Morphème a acquis une grande expertise dans ce domaine. Parmi celles-ci, la super-résolution par fluctuation de molécules est une stratégie puissante qui permet de reconstruire une image super-résolue sans matériel, éclairage ou fluorophores spécifiques, en acquérant simplement une séquence d'images de l'échantillon fluctuant. Le problème de la reconstruction d'images super-résolues est formalisé en termes mathématiques comme un problème inverse mal posé qui est régularisé par l'introduction d'une pénalisation favorisant la parcimonie de l'image. Dans l'approche hors réseau, l'équipe Morphème a récemment défini une norme dans l'espace des mesures vectorielles qui favorise la reconstruction de courbes : les solutions de ce problème régularisé sont une somme finie de courbes. Cela permet de reconstruire les filaments d'une image un par un, en suivant une stratégie glouton définie par l'algorithme de minimisation Sliding Franck-Wolfe.

Conventional optical microscopy techniques, as confocal microscopes, are widely used in biology for cellular and sub-cellular structures investigation in live cells. However, their spatial resolution is limited by the light diffraction phenomena, typically around 200nm in the transverse plane and 400nm in the optical axis. Over the recent years, several superresolution techniques have been developed to bypass this limit and the Morpheme team has acquired a great expertise in this domain. Among them, super-resolution by fluctuation of molecules is a powerful strategy that allows to reconstruct super-resolved image without specific material, illumination, or fluorophores, just acquiring a sequence of images of the fluctuating sample. -The super-resolved image reconstruction problem is formalized in mathematical terms as an ill-posed inverse problem which is regularized by introducing a sparsity-promoting penalization. In the off-the-grid approach, Morpheme Team has recently defined a norm in the vector measure space which promotes curve reconstruction: the solutions of this regularized problem are a finite sum of curves. This allows to reconstruct filaments in an image one by one, following a greedy strategy defined by the Sliding Franck-Wolfe minimization algorithm.