L'imagerie optique et la caractérisation d'objets à phase faiblement diffusante, tels que les cellules isolées, les bactéries et les coupes de tissus minces fréquemment utilisées dans la recherche biologique et les applications médicales, suscitent un intérêt considérable depuis des décennies. En raison de leurs propriétés optiques, lorsque ces "objets de phase" sont éclairés par une source lumineuse, la quantité de lumière diffusée est généralement bien inférieure à la lumière traversant directement l'échantillon, ce qui entraîne un faible contraste d'image avec les méthodes d'imagerie traditionnelles. Ce faible contraste d'image peut être surmonté en utilisant, par exemple, des colorants chimiques ou des marqueurs fluorescents. Cependant, ces méthodes de marquage ou de coloration externes sont souvent fastidieuses, coûteuses et impliquent des produits chimiques toxiques.

L'imagerie de phase quantitative (QPI) est apparue comme une approche puissante sans étiquette pour l'examen optique et la détection de divers objets en phase transparente à faible diffusion. Les dernières décennies ont vu le développement de nombreuses méthodes numériques d'imagerie de phase quantitative basées sur des algorithmes de reconstruction d'image fonctionnant sur ordinateur pour récupérer l'image de phase de l'objet à partir de diverses mesures interférométriques. Ces techniques QPI numériques, alimentées par des unités de traitement graphique (GPU), ont été utilisées dans différentes applications, notamment la pathologie, la biologie cellulaire, l'immunologie et la recherche sur le cancer, entre autres.

Dans un nouveau document de recherche publié dans Advanced Optical Materials , une équipe d'ingénieurs optiques, dirigée par le professeur Aydogan Ozcan du département de génie électrique et informatique et du California NanoSystems Institute (CNSI) de l'Université de Californie à Los Angeles (UCLA), a développé un réseau optique diffractif pour remplacer les algorithmes de reconstruction d'images numériques utilisés dans les systèmes QPI avec une série de surfaces optiques passives conçues spatialement à l'aide d'un apprentissage en profondeur. Contrairement aux systèmes QPI conventionnels, où l'étape de récupération de phase est effectuée sur un ordinateur numérique à l'aide d'une mesure d'intensité ou d'un hologramme, un réseau QPI diffractif traite directement les ondes optiques générées par l'objet lui-même pour récupérer les informations de phase de l'échantillon comme la lumière se propage à travers le réseau diffractif. Par conséquent, l'ensemble des processus de récupération de phase et d'imagerie de phase quantitative sont achevés à la vitesse de la lumière et sans avoir besoin d'une source d'alimentation externe, à l'exception de la lumière d'éclairage. Une fois que la lumière interagit avec l'objet d'intérêt et se propage à travers les couches passives d'ingénierie spatiale, l'image de phase récupérée de l'échantillon apparaît à la sortie du réseau diffractif sous forme d'image d'intensité, convertissant avec succès les caractéristiques de phase de l'objet à l'entrée en une image d'intensité en sortie.

Ces résultats constituent la première récupération de phase entièrement optique et la transformation phase-intensité obtenue par diffraction. Selon les résultats présentés par l'équipe de l'UCLA, les réseaux QPI diffractifs formés à l'aide de l'apprentissage en profondeur peuvent non seulement se généraliser à des objets de nouvelle phase invisibles qui ressemblent statistiquement aux images de formation, mais également se généraliser à des types d'objets entièrement nouveaux avec des caractéristiques spatiales différentes. De plus, ces réseaux QPI diffractifs sont conçus pour que la quantification de la phase d'entrée soit invariante à d'éventuelles variations de l'intensité lumineuse d'illumination ou de l'efficacité de détection du capteur d'image. L'équipe a également montré que les réseaux QPI diffractifs pouvaient être optimisés pour maintenir leur qualité d'image de phase quantitative même en cas de désalignement mécanique de ses couches diffractives.

Les réseaux QPI diffractifs rapportés par l'équipe UCLA représentent un nouveau concept d'imagerie de phase qui, en plus de sa vitesse de calcul supérieure, complète le processus de récupération de phase lorsque la lumière passe à travers des surfaces diffractives fines et passives, et élimine donc la consommation d'énergie et l'utilisation de la mémoire. requis dans les systèmes QPI numériques, ouvrant potentiellement la voie à diverses nouvelles applications en microscopie et en détection. + Explorer plus loin

Les réseaux optiques diffractifs reconstruisent les hologrammes instantanément sans ordinateur numérique