Un nouvel algorithme améliore avec succès la résolution de la microscopie grâce à la réaffectation des pixels

L’obtention d’images à haute résolution dans le monde de la microscopie constitue depuis longtemps un défi. La déconvolution, une méthode visant à améliorer la clarté de l’image, amplifie souvent le bruit entre l’échantillon et l’image. Des chercheurs de l’Université de Boston ont récemment développé un nouvel algorithme de suppression du flou qui évite ces problèmes, améliorant ainsi la résolution des images avec conservation de l’intensité des photons et linéarité locale.

Comme indiqué dans Photonique avancée, l’algorithme innovant de suppression du flou est adaptable à divers microscopes à fluorescence, nécessitant des hypothèses minimales sur la fonction d’étalement du point d’émission (PSF). Il fonctionne à la fois sur une séquence d’images brutes et même sur une seule image, permettant une analyse temporelle des statistiques fluctuantes des fluorophores. De plus, les chercheurs ont rendu cet algorithme disponible sous forme de fonction MATLAB, le rendant ainsi largement accessible.

Le concept fondamental derrière cette avancée est la réaffectation des pixels. En réaffectant les intensités des pixels en fonction des gradients locaux, les images sont plus nettes sans risque d’introduire des artefacts de bruit. La technique standardise les images brutes avant d’appliquer ce processus, garantissant ainsi des résultats cohérents.

La résolution d’un microscope est traditionnellement définie par sa capacité à distinguer deux sources ponctuelles rapprochées. La nouvelle méthode, appelée « suppression du flou par réaffectation des pixels » (DPR), réduit considérablement la distance de séparation requise, permettant ainsi une résolution améliorée en microscopie.

Pour démontrer l’efficacité du DPR, les chercheurs l’ont appliqué à diverses conditions d’imagerie : localisation d’une seule molécule, imagerie structurelle du tissu cardiaque modifié et imagerie volumétrique du poisson zèbre. Ces applications concrètes ont mis en valeur le potentiel du DPR pour améliorer la clarté des images microscopiques.

La capacité unique du DPR à affiner les images, tout en préservant des structures plus grandes, ouvre les portes à des applications plus larges. Il peut être utilisé dans des scénarios où les échantillons contiennent à la fois des structures petites et grandes, ce qui en fait un outil polyvalent pour les chercheurs. Même si aucune stratégie de suppression du flou n’est totalement à l’abri du bruit, l’avantage du DPR réside dans le fait qu’il n’amplifie pas le bruit. Cela la distingue des autres méthodes de déconvolution, simplifiant sa mise en œuvre et la rendant adaptée à une large gamme d’échantillons dotés de fonctionnalités étendues.

Nouvelle approche pour améliorer la résolution spatiale des images de microscopie, la technique DPR fournit une solution polyvalente et conviviale qui améliore considérablement la clarté de l’image tout en évitant les problèmes courants liés au bruit, ce qui en fait un outil inestimable pour un large éventail d’applications scientifiques.

Le professeur Jerome Mertz, directeur du laboratoire de biomicroscopie de l’université de Boston et auteur principal de l’étude, déclare : « En raison de sa facilité d’utilisation, de sa rapidité et de sa polyvalence, nous pensons que le DPR peut être d’une utilité générale pour la communauté de la bio-imagerie. »