Méthodes de dé-mélange pour la correction d’atténuation d’images tomographiques de fluorescence

15 December 2023

---

Catégorie : Stagiaire

---

Les technologies d'imagerie capables de détecter les processus biologiques précoces in vivo de manière non invasive pour des études longitudinales, avec une haute résolution, représentent un défi pour la recherche biomédicale. Le concept de notre système d’imagerie repose sur un nouveau d’imagerie optique diffuse de fluorescence multicolore pour l'imagerie in vivo du petit animal en trois dimensions (3D) dans la fenêtre NIR-II (1000-2000 nm). La tomographie optique diffuse de fluorescence consiste à injecter au sujet (ici une souris) des substances chimiques qui se fixent sur différents organes. Ces substances chimiques, appelées fluorophores, sont alors excitées par une source lumineuse puis réémettent de la lumière lors de leur relaxation, à plus faible énergie (plus longue longueur d’onde). L’objectif est de reconstruire des images à partir de ce signal de fluorescence. Le signal de fluorescence ainsi que la source d’excitation peuvent être atténués à la fois par l’absorption et la diffusion des différents milieux traversés, ce qui entraîne une distorsion des spectres mesurés. Les méthodes conventionnelles de dé-mélange linéaire permettent de séparer les spectres sans tenir compte de ces effets.

Les algorithmes de dé-mélange multilinéaire [1] ont montré leur efficacité pour la séparation de signaux multidimensionnels issus de la spectroscopie de fluorescence [2]. Ils permettent d’estimer les spectres d’excitation, les spectres d’émission de fluorescence ainsi que les concentrations relatives de plusieurs fluorophores présents dans plusieurs solutions chimiques.

Le but de ce stage est de mettre en œuvre des méthodes de décomposition multilinéaire pour corriger des images tomographiques hyper-spectrales de l’atténuation [3].

Le candidat recruté devra avoir être en dernière année d’école d’ingénieurs ou en Master 2 dans le domaine des mathématiques appliquées, le traitement du signal/images ou dans une formation équivalente. Il devra être particulièrement à l’aise en programmation (python/Matlab) et avoir une réelle appétence pour les interactions entre l’informatique et la physique.

Contact: andre@fresnel.fr

Durée: Mars à Juillet 2024

[1] T. G. Kolda and B. W. Bader, “Tensor decompositions and applications,” SIAM Review, vol. 51, no. 3, pp. 455–500, 2009.

[2] R. Bro, “Parafac, tutorial and applications,” Chemom. Intel. Lab. Syst., vol. 38, pp. 149–171, 1997.

[3] Hayato Ikoma, Barmak Heshmat, Gordon Wetzstein, and Ramesh Raskar, "Attenuation-corrected fluorescence spectra unmixing for spectroscopy and microscopy," Opt. Express 22, 19469-19483 (2014)