Imagerie optique 3D multimodale : traitements spatio-temporels, correction du front d'onde et classification automatique. - PASTEL - Thèses en ligne de ParisTech Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2020

Multimodal 3D optical tomography : spatio-temporal processings, wavefront correction and automatic classification.

Imagerie optique 3D multimodale : traitements spatio-temporels, correction du front d'onde et classification automatique.

Résumé

This PhD project aims at combining numerical and optical methods to apply and push the limits of static and dynamic full-field optical coherent tomography (FFOCT) for microscopy and medical imaging. Post-processing methods using singular value decomposition allowed the acquisition of dynamic images in vivo for the first time while the use of the signals non-stationarities allowed to image with a better signal to noise ratio, hence deeper inside samples. Application of dynamic imaging is presented on retinal organoids where we show that our method is able to provide new interesting biological insights that are not possible with any other methods. Hardware developments to counteracts optical aberrations were successfully conducted leading to low complexity and cost efficient implementation which can reliably acquire retinal images with a diffraction limited resolution. The understanding and demonstration of the particular aberrations manifestation in FFOCT allowed us to design and simulate the performances of the proposed system. Finally, potential clinical applications of dynamic and static FFOCT for angiography in the human eye in vivo, wound healing ex vivo, retinal cell classification and breast cancer screening using machine learning methods are successfully demonstrated.
Cette thèse vise à appliquer et combiner des méthodes numériques et optiques pour repousser les limites de la tomographie optique cohérente plein champ (FFOCT) statique et dynamique pour la microscopie et l'imagerie médicale. Des méthodes de post-traitement utilisant la décomposition en valeurs singulières ont permis pour la première fois l'acquisition d'images dynamiques in vivo tandis que l'utilisation des signaux non stationnaires a permis d'obtenir des images avec un meilleur rapport signal sur bruit, soit la possibilité d'imager plus profondément les échantillons. L'application de l'imagerie dynamique est présentée sur des organoïdes rétiniens où nous montrons que notre méthode est capable de fournir de nouvelles perceptions biologiques intéressantes qui ne sont possibles avec aucune autre méthode. Des développements matériel pour compenser les aberrations optiques ont été menés avec succès, ce qui a permis une mise en œuvre peu complexe et peu coûteuse permettant d'acquérir de manière fiable des images de la rétine avec une résolution en limite de diffraction. La compréhension de la manifestation des aberrations optiques en FFOCT validée expérimentalement nous a permis de concevoir et de simuler les performances du système proposé. Enfin, les applications cliniques potentielles du FFOCT dynamique et statique pour l'angiographie de l'œil humain in vivo, la cicatrisation ex vivo, la classification des cellules de la rétine et le dépistage du cancer du sein par des méthodes d'apprentissage automatique ont été démontrées avec succès.
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Origine : Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-03145406 , version 1 (18-02-2021)

Identifiants

  • HAL Id : tel-03145406 , version 1

Citer

Jules Scholler. Imagerie optique 3D multimodale : traitements spatio-temporels, correction du front d'onde et classification automatique.. Physique [physics]. Université Paris sciences et lettres, 2020. Français. ⟨NNT : 2020UPSLS007⟩. ⟨tel-03145406⟩
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