Une équipe de chercheurs de l'Université Cornell a développé un moyen d'améliorer considérablement la résolution de la microscopie confocale. Ils décrivent la technique dans un article qu'ils ont publié dans Examen physique X .

La microscopie confocale est un type de microscopie qui utilise un laser avec une optique pour créer des images d'objets à l'échelle nanométrique, mais en raison de divers types de bruit, les images produites peuvent parfois s'avérer plus floues que ne le souhaiteraient les chercheurs. Pour réduire ce flou, les chercheurs avec ce nouvel effort ont proposé des modèles mathématiques qui pourraient être convertis en code informatique pour éliminer une partie du bruit, et ce faisant, révéler plus de détails sur les objets à l'étude.

La précision que l'on peut obtenir grâce à l'optique, les chercheurs notent, est limité par le bruit statistique, qui a été défini par la borne de Cramér-Rao. Mais, les chercheurs ont trouvé, les microscopes confocaux n'offraient même pas cette résolution car des informations étaient perdues. Lumière d'un colorant, par exemple, lorsque l'imagerie par fluorescence se perdait au fur et à mesure de sa propagation, réduire la précision. Ils ont noté qu'un tel étalement et la perte qui en résultait pouvaient être décrits mathématiquement. De ce fait, il a été possible de construire un modèle capable de prendre en compte les irrégularités de la répartition de la lumière. Puis en ajoutant des paramètres, ils pourraient essentiellement récupérer cette lumière perdue et la rajouter à l'image. Ils ont nommé cette méthode d'extraction de paramètres d'images reconstruites (PERI).

Le modèle PERI a ensuite été incorporé dans un code informatique capable d'analyser une image et d'en produire une nouvelle plus nette que l'originale - c'était assez intensif, fonctionnant pendant une journée sur des ordinateurs puissants à Cornell et sur l'ordinateur central cloud d'Amazon. L'équipe a testé sa technique en scannant des particules colloïdales et en envoyant les résultats à l'ordinateur pour qu'il les croque. Les résultats ont été une amélioration évidente, comme on peut le voir dans les comparaisons photographiques qui en résultent, ils ont obtenu des améliorations de résolution d'environ 10 à 100 fois.

La nouvelle méthode offre des avantages évidents, mais comme le note l'équipe, il a aussi quelques limites. De nouveaux modèles doivent être construits pour chaque type d'objet à étudier - aussi, les chercheurs doivent connaître à l'avance la forme de l'objet à l'étude. Le code est open source, donc toute personne qui souhaite tester, l'utiliser ou le modifier à leurs propres fins est libre de le faire.

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