Tomographie optique diffuse de fluorescence pour la reconstruction d’images hyper-spectrales

Contexte :
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. La reconstruction des images est généralement un problème mal-pos nécessitant l’utilisation d’algorithmes d’optimisation exploitant des connaissances apriori sur les volumes à reconstruire.

Missions :
Le but du stage est le développement d’algorithmes de reconstruction spécifiques aux images hyper-spectrales i.e. lorsque le sujet est excité avec différentes longueurs d’onde et que le signal de fluorescence est échantillonnée à plusieurs longueurs d’onde. Les connaissances apriori sur les volumes à reconstruire seront estimées à l’aide d’algorithmes de deep learning.

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