Optical sectioning with Structured Illumination Microscopy for retinal imaging: inverse problem approach
Résumé
Structured Illumination Microscopy (SIM) is an imaging technique for obtaining super-resolution and optical sectioning (OS) in wide-field fluorescence microscopy. The object sample is illuminated by sinusoidal fringe patterns at different orientations and phase shifts. This has the effect of introducing high frequency information of the object into the support of the transfer function by aliasing. The resulting image is processed with dedicated reconstruction softwares which allow recovering high frequencies beyond the instrument cut-off and, simultaneously, removing the light coming from the out-of-focus slices of a 3D volume (which is called optical sectioning). Unfortunately, whereas for static samples the phase shifts of the sinusoids can be set by the user thus providing analytical solutions, this is not possible for \textit{in-vivo} samples, and in particular for retinal images, due to the uncontrolled eye movements.
The aim of this communication is to demonstrate that SIM can be applied to \textit{in-vivo} retinal imaging in order to obtain both OS and super-resolution from flood-illuminated and adaptive-optics corrected observations. We introduce a new approach, within the Bayesian framework, which allows in a simple way to achieve maximal OS. For that purpose, a conventional wide-field image is registered and subtracted with respect to each one of the low resolution SIM observations, hence, the resulting differential data only contains information on the in-focus slice of the object. Because our method does not model explicitly a 3D observation but keeps the simplicity of a 2D model, it is fast and easy to implement in practice. We show results from simulations that prove the validity of our approach.
La microscopie par illumination structurée (ou SIM en Anglais) est une technique d'imagerie permettant d'obtenir super-résolution et sectionnement optique en microscopie de fluorescence. L'échantillon objet est éclairé par des motifs de franges sinusoïdales avec différentes orientations et déphasages. Ceci a pour effet d'introduire par repliement de spectre des informations à hautes fréquences spatiales de l'objet à l'intérieur du support de la fonction de transfert. L'image résultante est traitée avec des logiciels de reconstruction dédiés qui permettent de récupérer des fréquences spatiales au-delà de la coupure de l'instrument et, simultanément, d'enlever la lumière provenant des tranches défocalisées si l'objet est volumique (ce qu'on appelle sectionnement optique). Malheureusement, alors que pour les échantillons statiques, les déphasages des sinusoïdes peuvent être définis par l'utilisateur, fournissant ainsi des solutions analytiques, ce n'est pas possible pour des échantillons in-vivo, en particulier pour des images rétiniennes, du fait des mouvements oculaires incontrôlés. L'objectif de cette communication est de démontrer que la SIM peut être appliquée à l'imagerie rétinienne in-vivo afin d'obtenir à la fois sec-tionnement optique et super-résolution à partir d'images grand champ corrigées par optique adaptative. Nous introduisons une nouvelle approche, dans un cadre bayésien, qui permet de manière simple d'atteindre un sectionnement optique maximal. À cette fin, une image conventionnelle est enregistrée, recalée et soustraite de chacune des observations SIM basse résolution, de sorte que les données différentielles résultantes contiennent uniquement des informations sur la tranche focalisée de l'objet. Parce que notre méthode ne modélise pas explicitement une observation 3D mais conserve la simplicité d'un modèle 2D, elle est rapide et facile à mettre en oeuvre dans la pratique. Nous montrons des résultats de simulations qui prouvent la validité de notre approche.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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