Thèse soutenue

Traitement d’images de microscopie confocale 3D haute résolution du cerveau de la mouche Drosophile
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Auteur / Autrice : Chloé Isabelle Murtin
Direction : David Rousseau
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Ingénierie pour le vivant
Date : Soutenance le 20/09/2016
Etablissement(s) : Lyon
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Électronique, électrotechnique, automatique (Lyon)
Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : Institut national des sciences appliquées (Lyon ; 1957-....)
Laboratoire : CREATIS - Centre de Recherche et d'Application en Traitement de l'Image pour la Santé (Lyon ; 2007-....) - Centre de Recherche en Acquisition et Traitement de l'Image pour la Santé / CREATIS
Equipe de recherche : Images et Modèles
Jury : Président / Présidente : Nicolas Loménie
Examinateurs / Examinatrices : David Rousseau, Nicolas Loménie, Christian Daul, Alain Dieterlen, Carole Frindel, Kei Ito
Rapporteurs / Rapporteuses : Christian Daul, Alain Dieterlen

Résumé

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La profondeur possible d’imagerie en laser-scanning microscopie est limitée non seulement par la distance de travail des lentilles de objectifs mais également par la dégradation de l’image causée par une atténuation et une diffraction de la lumière passant à travers l’échantillon. Afin d’étendre cette limite, il est possible, soit de retourner le spécimen pour enregistrer les images depuis chaque côté, or couper progressivement la partie supérieure de l’échantillon au fur et à mesure de l‘acquisition. Les différentes images prises de l’une de ces manières doivent ensuite être combinées pour générer un volume unique. Cependant, des mouvements de l’échantillon durant les procédures d’acquisition engendrent un décalage non seulement sur en translation selon les axes x, y et z mais également en rotation autour de ces même axes, rendant la fusion entres ces multiples images difficile. Nous avons développé une nouvelle approche appelée 2D-SIFT-in-3D-Space utilisant les SIFT (scale Invariant Feature Transform) pour atteindre un recalage robuste en trois dimensions de deux images. Notre méthode recale les images en corrigeant séparément les translations et rotations sur les trois axes grâce à l’extraction et l’association de caractéristiques stables de leurs coupes transversales bidimensionnelles. Pour évaluer la qualité du recalage, nous avons également développé un simulateur d’images de laser-scanning microscopie qui génère une paire d’images 3D virtuelle dans laquelle le niveau de bruit et les angles de rotations entre les angles de rotation sont contrôlés avec des paramètres connus. Pour une concaténation précise et naturelle de deux images, nous avons également développé un module permettant une compensation progressive de la luminosité et du contraste en fonction de la distance à la surface de l’échantillon. Ces outils ont été utilisés avec succès pour l’obtention d’images tridimensionnelles de haute résolution du cerveau de la mouche Drosophila melanogaster, particulièrement des neurones dopaminergiques, octopaminergiques et de leurs synapses. Ces neurones monoamines sont particulièrement important pour le fonctionnement du cerveau et une étude de leur réseau et connectivité est nécessaire pour comprendre leurs interactions. Si une évolution de leur connectivité au cours du temps n’a pas pu être démontrée via l’analyse de la répartition des sites synaptiques, l’étude suggère cependant que l’inactivation de l’un de ces types de neurones entraine des changements drastiques dans le réseau neuronal.