Statistical and numerical optimization for speckle blind structured illumination microscopy

Statistical and numerical optimization for speckle blind structured illumination microscopy

La microscopie à éclairements structurés(structured illumination microscopy, SIM) permet de dépasser la limite de résolution en microscopie optique due à la diffraction, en éclairant l objet avec un ensemble de motifs périodiques parfaitement connus. Cependant, il s avère difficile de contrôler exac...

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Auteurs principaux : Liu Penghuan (Auteur), Idier Jérôme (Directeur de thèse, Membre du jury), Bourguignon Sébastien (Directeur de thèse, Membre du jury), Rousseau David (Président du jury de soutenance, Membre du jury), Mugnier Laurent (Rapporteur de la thèse, Membre du jury), Giovannelli Jean-François (Rapporteur de la thèse, Membre du jury)
Collectivités auteurs : Centrale Nantes 1991-.... (Organisme de soutenance), École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication Rennes (Ecole doctorale associée à la thèse), Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (Laboratoire associé à la thèse)
Format : Thèse ou mémoire
Langue : anglais
Titre complet : Statistical and numerical optimization for speckle blind structured illumination microscopy / Penghuan Liu; sous la direction de Jérôme Idier et de Sébastien Bourguignon
Publié : 2018
Accès en ligne : Accès Nantes Université
Note sur l'URL : Accès au texte intégral
Note de thèse : Thèse de doctorat : Signal, Image, Vision : Ecole centrale de Nantes : 2018
Sujets :
Microscopie électronique par réflexion
Granularité (optique)
Simulation par ordinateur
Imagerie super-résolue
Optimisation numérique
Éclairement de speckle
Estimation à minimum de contraste
Parcimonie conjointe
Thèses et écrits académiques
Description
Résumé : La microscopie à éclairements structurés(structured illumination microscopy, SIM) permet de dépasser la limite de résolution en microscopie optique due à la diffraction, en éclairant l objet avec un ensemble de motifs périodiques parfaitement connus. Cependant, il s avère difficile de contrôler exactement la forme des motifs éclairants. Qui plus est, de fortes distorsions de la grille de lumière peuvent être générées par l échantillon lui-même dans le volume d étude, ce qui peut provoquer de forts artefacts dans les images reconstruites. Récemment, des approches dites blind-SIM ont été proposées, où les images sont acquises à partir de motifs d éclairement inconnus, non-périodiques, de type speckle,bien plus faciles à générer en pratique. Le pouvoir de super résolution de ces méthodes a été observé, sans forcément être bien compris théoriquement. Cette thèse présente deux nouvelles méthodes de reconstruction en microscopie à éclairements structurés inconnus (blind speckle-SIM) : une approche conjointe et une approche marginale. Dans l approche conjointe, nous estimons conjointement l objet et les motifs d éclairement au moyen d un modèle de type Basis Pursuit DeNoising (BPDN) avec une régularisation en norme lp,q où p=>1 et 0 Conventional structured illumination microscopy (SIM) can surpass the resolution limit inoptical microscopy caused by the diffraction effect, through illuminating the object with a set of perfectly known harmonic patterns. However, controlling the illumination patterns is a difficult task. Even worse, strongdistortions of the light grid can be induced by the sample within the investigated volume, which may give rise to strong artifacts in SIM reconstructed images. Recently, blind-SIM strategies were proposed, whereimages are acquired through unknown, non-harmonic,speckle illumination patterns, which are much easier to generate in practice. The super-resolution capacity of such approaches was observed, although it was not well understood theoretically. This thesis presents two new reconstruction methods in SIM using unknown speckle patterns (blind-speckle-SIM): one joint reconstruction approach and one marginal reconstruction approach. In the joint reconstruction approach, we estimate the object and the speckle patterns together by considering a basis pursuit denoising (BPDN) model with lp,q-norm regularization, with p=>1 and 0
Variantes de titre : Optimisation numérique et statistique pour la microscopie à éclairement structuré non contrôlé
Notes : Titre provenant de l'écran-titre
Ecole(s) Doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (Laboratoire)
Autre(s) contribution(s) : David Rousseau (Président du jury) ; Jérôme Idier, Sébastien Bourguignon, David Rousseau, Laurent Mugnier, Jean-François Giovannelli, Perrine Paul-Gilloteaux (Membre(s) du jury) ; Laurent Mugnier, Jean-François Giovannelli (Rapporteur(s))
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