Microscopie 3D

CONTENUS NUMÉRIQUES
MiTiV : Méthodes Inverses de
Traitement en Imagerie du Vivant
Programme DEFIS édition 2009
OBJECTIFS DU PROJET
Le projet MiTiV vise à développer des méthodes de reconstruction
d'image dans les domaines de l'imagerie bio-médicale et de
l'astronomie. L’idée est de faire bénéficier ces domaines des avantages
d'un traitement du signal de pointe basé sur l'approche inverse.
MÉTHODOLOGIE ET RESULTATS
image brute
- Coronarographie : Nous avons développé un algorithme de
déconvolution aveugle rapide et automatisé pour améliorer les
séquences vidéo fournies par cette technique d'imagerie par rayons X
du système vasculaire cardiaque.
- Microscopie 3D : La qualité des images en microscopie 3D est
fortement dégradée par la réponse impulsionnelle. Nous avons proposé
un nouvel algorithme « copy 2D – paste 3D » pour améliorer
notablement la résolution le long de l'axe de profondeur. Cet
algorithme a été le lauréat du « 3D deconvolution microscopy
challenge » de l'International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI
2013, cf. ci-contre). Par ailleurs, nous avons développé un algorithme
de déconvolution aveugle basé sur un modèle optique et qui permet de
s'affranchir des étapes délicates d'étalonnage de la réponse
impulsionnelle.
- Tomographie dynamique : Nous avons cherché à reconstruire
directement le volume 3D + t à partir des projections tomographiques.
Au lieu de rechercher un objet 3D et une loi de déformation temporelle.
Grâce à un modèle fin du processus de projection et une nouvelle
régularisation spatio-temporelle, nous avons démontré la possibilité de
reconstruire effectivement un objet 3D + t malgré le faible nombre de
projections disponibles de facto pour ce genre de modalité.
- Réponse impulsionnelle variable : En microscopie 3D et pour les
images grand champ ou les mesures hyperspectrales de l'astronomie,
la réponse impulsionnelle ne peut plus être considérée comme
invariante par translation. Nous avons développé un modèle de
réponse impulsionnelle non stationnaire adapté aux finalités (flexibilité
et précision) et à la méthodologie (assez rapide pour des
reconstructions itératives). Nous sommes en train d'étudier une
approche « aveugle » pour auto-étalonner notre modèle.
Déconvolution aveugle en coronarographie
Interface graphique développée pour appliquer notre
algorithme de déconvolution aveugle. Noter le gain de
qualité en terme de finesse des détails et de réduction
du bruit (visualisation du système microvasculaire). Le
logiciel peut fonctionner en mode supervisé ou non
(réglage automatique) et traite une séquence de 80
images en 2 minutes.
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Algorithme « Copy 2D – Paste 3D » de
déconvolution en microscopie 3D
Ce nouvel algorithme de déconvolution pour la
microscopie 3D s'appuie sur les structures observées
latéralement (x,y) pour améliorer la résolution
longitudinale (en z). L'image montre le résultat de
notre algorithme sur les données simulées du « 3D
Deconvolution
Microscopy
Challenge »
de
International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI
2013).
http://www.biomedicalimaging.org/2013/program/isbi-challenges/
données brute
- Données multi-variées : Le projet MiTiV a été l'occasion de montrer
la puissance de traiter des données multi-variées (spatio-temporelles
ou spatio-spectrales) d'une façon globale et non par tranches
temporelles ou spectrales indépendantes.
Déconvolution aveugle en microscopie 3D
Reconstruction d’un embryon de nématode C. Elegans
marqué avec trois fluorophores. Le DAPI (bleu à
477nm) marque les chromosomes dans le noyau, le
FITC (vert à 542nm) marque les filaments de
microtubule et le CY3 (rouge à 654nm) marque des
agrégats ponctuels de protéine.
Source des données : Griffa et al. (2010 in G.I.T.
Imaging & Microscopy) ; microscope Olympus Cell R
(objectif à huile ×100, 1.4 NA) 672×712×104 voxels
de 64.5×64.5×200 nm³.
données brute
image déconvoluée
en aveugle
déconvolution 3D
PERSPECTIVES
Sur des données de nature très variée (tomographie
microscopie 3D, séquence coronarographique, données
hyperspectrales) nous avons démontré les avantages
inverse pour extraire l'information de façon optimale et
compte la réalité du système de mesure avec ses défauts.
par rayons X,
astronomiques
de l'approche
en prenant en
Pour l'imagerie médicale (tomographie par rayons X et coronarographie),
nos résultats montrent que de meilleures images peuvent être
reconstruites à partir d'un nombre réduit de mesures et/ou à partir de
mesures de moins bonne qualité. Cela permet au praticien de poser un
meilleur diagnostic mais aussi d'envisager de diminuer la dose de
radiation délivrée au patient.
Nos résultats en déconvolution aveugle prouvent que l'auto-étalonnage
(même en 3D) est une technique fiable qui peut donner de meilleurs
résultats qu'avec une réponse impulsionnelle théorique ou mesurée.
déconvolution
aveugle 3D
PARTENARIAT
1. Centre de recherche Astrophysique de Lyon (CRAL*) & Institut
d'Astrophysique de Paris (IAP) ;
Reconstruction en tomographie dynamique
Reconstruction dynamique (x,y,z,t) d'un cycle respiratoire à
partir de données patient. Durée d'acquisition de 120 s
pour 630 projections. Reconstruction de 13 intervalles
temporels (soit moins de 50 projections par instant) sans
compensation
du
mouvement.
Régularisation
spatio-temporelle (4D) de type lissage avec préservation
des bords.
Source des données : Centre Léon Bérard. Scanner Elekta
Synergy Cone Beam CT.
[email protected]
http://mitiv.univ-lyon1.fr
2. Laboratoire Hubert Curien (LHC), laboratoire des Techniques de
l'Ingénierie Médicale et de la Complexité – Informatique,
Mathématiques et Applications de Grenoble (TIMC/IMAG)
3. Shaktiware ;
4. Centre Commun de Quantimétrie (CCQ) et Hôpital de la Croix Rousse.
(*) coordinateur