Contribution to fluorescence microscopy, 3D thick samples deconvolution and depth-variant PSF

Contribution à la microscopie de fluorescence, Deconvolution des échantillons épais avec PSF variables en profondeur La reconstruction 3D par coupes sériées en microscopie optique est un moyen efficace pour étudier des spécimens biologiques fluorescents. Dans un tel système, la formation d'une image peut être représentée comme une convolution linéaire d'un objet avec une réponse impulsionnelle optique de l'instrument (PSF). Pour une étude quantitative, une estimation de l'objet doit être calculée en utilisant la déconvolution qui est le phénomène inverse de la convolution. Plusieurs algorithmes de déconvolution ont été développés en se basant sur des modèles statistiques ou par inversion directe, mais ces algorithmes se basent sur la supposition de l'invariance spatiale de la PSF pour simplifier et accélérer le processus. Dans certaines configurations optiques la PSF 3D change significativement en profondeur et ignorer ces changements implique des erreurs quantitatives dans l'estimation. Nous proposons un algorithme (EMMA) qui se base sur une hypothèse où l'erreur minimale sur l'estimation par un algorithme ne tenant pas compte de la non-invariance, se situe aux alentours de la position (profondeur) de la PSF utilisée. EMMA utilise des PSF à différentes positions et fusionne les différentes estimations en utilisant des masques d'interpolation linéaires adaptatifs aux positions des PSF utilisées. Pour obtenir des PSF à différentes profondeurs, un algorithme d'interpolation de PSF a également été développé. La méthode consiste à décomposer les PSF mesurées en utilisant les moments de Zernike pseudo-3D, puis les variations de chaque moment sont approximés par une fonction polynomiale. Ces fonctions polynomiales sont utilisées pour interpoler des PSF aux profondeurs voulues.