Approche variationnelle pour la déconvolution rapide de données 3D en microscopie biphotonique
Résumé
Better understanding of biological processes requires new, improved, high resolution imagery techniques. The present work concerns the restoration of data acquired with two-photon microscopy in biological tissue, in-vivo in particular. Two main challenges to tackle are: the large dimensionality of the acquired data and the incomplete knowledge of the impulse response of the system. We propose here an experimental setting to estimate it based on the observation of fluorescent micro-beads. The non-blind formulation of the related inverse problem of image restoration is then solved by minimizing a penalized criterion using an efficient convex optimization strategy based on the Majoration-Minimization approach. The effectiveness of the proposed approach is not only shown on simulated data but also on real data.
Les technologies d'imagerie permettant d'obtenir des images à l'échelle cellulaire sont devenues incontournables pour mieux comprendre les processus biologiques. Nous nous intéressons ici à l'imagerie biphotonique et plus particulièrement, à la reconstruction des images acquises par un tel système dans un contexte in-vivo. Deux difficultés majeures sont : les gros volumes de données que représentent les acquisitions et la mauvaise connaissance de la réponse impulsionnelle de l'instrument. Nous proposons dans ce travail d'estimer cette dernière à l'aide d'un montage expérimental basé sur l'observation de micro-billes fluorescentes. Le problème inverse de restauration d'image est ensuite résolu dans un cadre non aveugle, en le formulant sous la forme d'un critère pénalisé minimisé à l'aide d'une méthode d'optimisation convexe efficace fondée sur la technique de Majoration-Minimisation. L'efficacité de l'approche proposée est démontrée sur données simulées et réelles.
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