Méthodes de résolution de courbes multivariées pour la microspectroscopie CARS

Visualization of biological samples such as cells or tissues is a common practice for biologists. This operation usually requires the addition of markers to highlight the constituents or molecules of interest. However, the addition of these markers requires several processing steps and alters the observed sample. To avoid these steps, an alternative allowing is vibrational microspectroscopy. This method allows to use the vibration of chemical bonds to acquire a spectrum characterizing the chemical composition of the sample. The acquisition of several points allows to acquire a cartography with a strong spectral richness. In order to exploit this richness and characterize the composition of the specimen studied, the multivariate curve resolution (MCR) aims to determine the components present by characterizing their spectral signature and their concentration at each measurement point. Nowadays, the MCR is essentially solved by linear regressions and does not take into account the spatial aspect of the data. In this thesis, the application of multivariate curve resolution to cell and tissue acquisitions with coherent anti-Stokes Raman scattering is introduced. In a second step, a segmentation constraint is integrated into the MCR by implementing an active contour segmentation. Finally, the use of autoencoders to accomplish the MCR and integrate spatial information is studied. The results allowed to highlight the visualization of different organelles present within cells in agreement with the state of the art as well as a characterization of their spectral signature. The addition of the constraint allows an efficient segmentation of cells and, com- bined with the results without segmentation, brings additional information for the analysis of the results. The study of autoencoders highlights their potential to apply the MCR while addressing the limitations related to the random initialization of the network weights.La visualisation d’échantillons biologiques comme les cellules ou les tissus est une pratique habituelle pour les biologistes. Cette opération nécessite le plus souvent l’ajout de marqueurs pour mettre en évidence les constituants ou molécules d’intérêts. Cependant, l’ajout de ces marqueurs nécessite plusieurs étapes de traitement et altère de manière irrémédiable l’échantillon observé. Une alternative permettant de s’abstraire des marqueurs est la microspectroscopie vibrationnelle. Cette méthode permet d’utiliser le phénomène de vibration des liaisons chimiques pour acquérir un spectre caractérisant la composition chimique de l’échantillon. L’utilisation de cette méthode en plusieurs points permet d’acquérir une cartographie avec une forte richesse spectrale. Afin d’exploiter cette richesse et caractériser au mieux la composition du spécimen étudié, la résolution de courbes multivariées (ou MCR de l’anglais multivariate curve resolution) a pour objectif de déterminer les composants présents en caractérisant leur signature spectrale et leur concentration en chaque point de mesure de la cartographie. De nos jours, la MCR est essentiellement résolue par des régressions linéaires et ne tient pas compte de l’aspect spatial des données. Dans cette thèse, l’application de la résolution de courbes multivariées à des acquisitions de cellules et tissus utilisant la méthode de diffusion Raman anti-Stokes cohérente est introduite. Dans un second temps, une contrainte de segmentation est intégrée au sein de la MCR par l’implémentation d’une segmentation par contour actif. Pour finir, l’utilisation d’auto-encodeurs pour accomplir la MCR et intégré l’information spatiale est étudiée. Les résultats obtenus ont permis de mettre en évidence la visualisation de différents organites présents au sein de cellules en accord avec l’état de l’art ainsi qu’une caractérisation de leur signature spectrale. L’ajout de la contrainte permet une segmentation efficace de cellules et, combiné avec les résultats sans segmentation, apporte une information supplémentaire pour l’analyse des résultats. L’étude des auto-encodeurs met en évidence leur potentiel pour appliquer la MCR tout en abordant les limites liées à l’initialisation aléatoire des poids du réseau

Multivariate curve resolution methods for CARS microspectroscopy

La visualisation d’échantillons biologiques comme les cellules ou les tissus est une pratique habituelle pour les biologistes. Cette opération nécessite le plus souvent l’ajout de marqueurs pour mettre en évidence les constituants ou molécules d’intérêts. Cependant, l’ajout de ces marqueurs nécessite plusieurs étapes de traitement et altère de manière irrémédiable l’échantillon observé. Une alternative permettant de s’abstraire des marqueurs est la microspectroscopie vibrationnelle. Cette méthode permet d’utiliser le phénomène de vibration des liaisons chimiques pour acquérir un spectre caractérisant la composition chimique de l’échantillon. L’utilisation de cette méthode en plusieurs points permet d’acquérir une cartographie avec une forte richesse spectrale. Afin d’exploiter cette richesse et caractériser au mieux la composition du spécimen étudié, la résolution de courbes multivariées (ou MCR de l’anglais multivariate curve resolution) a pour objectif de déterminer les composants présents en caractérisant leur signature spectrale et leur concentration en chaque point de mesure de la cartographie. De nos jours, la MCR est essentiellement résolue par des régressions linéaires et ne tient pas compte de l’aspect spatial des données. Dans cette thèse, l’application de la résolution de courbes multivariées à des acquisitions de cellules et tissus utilisant la méthode de diffusion Raman anti-Stokes cohérente est introduite. Dans un second temps, une contrainte de segmentation est intégrée au sein de la MCR par l’implémentation d’une segmentation par contour actif. Pour finir, l’utilisation d’auto-encodeurs pour accomplir la MCR et intégré l’information spatiale est étudiée. Les résultats obtenus ont permis de mettre en évidence la visualisation de différents organites présents au sein de cellules en accord avec l’état de l’art ainsi qu’une caractérisation de leur signature spectrale. L’ajout de la contrainte permet une segmentation efficace de cellules et, combiné avec les résultats sans segmentation, apporte une information supplémentaire pour l’analyse des résultats. L’étude des auto-encodeurs met en évidence leur potentiel pour appliquer la MCR tout en abordant les limites liées à l’initialisation aléatoire des poids du réseau.Visualization of biological samples such as cells or tissues is a common practice for biologists. This operation usually requires the addition of markers to highlight the constituents or molecules of interest. However, the addition of these markers requires several processing steps and alters the observed sample. To avoid these steps, an alternative allowing is vibrational microspectroscopy. This method allows to use the vibration of chemical bonds to acquire a spectrum characterizing the chemical composition of the sample. The acquisition of several points allows to acquire a cartography with a strong spectral richness. In order to exploit this richness and characterize the composition of the specimen studied, the multivariate curve resolution (MCR) aims to determine the components present by characterizing their spectral signature and their concentration at each measurement point. Nowadays, the MCR is essentially solved by linear regressions and does not take into account the spatial aspect of the data. In this thesis, the application of multivariate curve resolution to cell and tissue acquisitions with coherent anti-Stokes Raman scattering is introduced. In a second step, a segmentation constraint is integrated into the MCR by implementing an active contour segmentation. Finally, the use of autoencoders to accomplish the MCR and integrate spatial information is studied. The results allowed to highlight the visualization of different organelles present within cells in agreement with the state of the art as well as a characterization of their spectral signature. The addition of the constraint allows an efficient segmentation of cells and, com- bined with the results without segmentation, brings additional information for the analysis of the results. The study of autoencoders highlights their potential to apply the MCR while addressing the limitations related to the random initialization of the network weights

Méthodes de résolution de courbes multivariées pour la microspectroscopie CARS

Visualization of biological samples such as cells or tissues is a common practice for biologists. This operation usually requires the addition of markers to highlight the constituents or molecules of interest. However, the addition of these markers requires several processing steps and alters the observed sample. To avoid these steps, an alternative allowing is vibrational microspectroscopy. This method allows to use the vibration of chemical bonds to acquire a spectrum characterizing the chemical composition of the sample. The acquisition of several points allows to acquire a cartography with a strong spectral richness. In order to exploit this richness and characterize the composition of the specimen studied, the multivariate curve resolution (MCR) aims to determine the components present by characterizing their spectral signature and their concentration at each measurement point. Nowadays, the MCR is essentially solved by linear regressions and does not take into account the spatial aspect of the data. In this thesis, the application of multivariate curve resolution to cell and tissue acquisitions with coherent anti-Stokes Raman scattering is introduced. In a second step, a segmentation constraint is integrated into the MCR by implementing an active contour segmentation. Finally, the use of autoencoders to accomplish the MCR and integrate spatial information is studied. The results allowed to highlight the visualization of different organelles present within cells in agreement with the state of the art as well as a characterization of their spectral signature. The addition of the constraint allows an efficient segmentation of cells and, com- bined with the results without segmentation, brings additional information for the analysis of the results. The study of autoencoders highlights their potential to apply the MCR while addressing the limitations related to the random initialization of the network weights.La visualisation d’échantillons biologiques comme les cellules ou les tissus est une pratique habituelle pour les biologistes. Cette opération nécessite le plus souvent l’ajout de marqueurs pour mettre en évidence les constituants ou molécules d’intérêts. Cependant, l’ajout de ces marqueurs nécessite plusieurs étapes de traitement et altère de manière irrémédiable l’échantillon observé. Une alternative permettant de s’abstraire des marqueurs est la microspectroscopie vibrationnelle. Cette méthode permet d’utiliser le phénomène de vibration des liaisons chimiques pour acquérir un spectre caractérisant la composition chimique de l’échantillon. L’utilisation de cette méthode en plusieurs points permet d’acquérir une cartographie avec une forte richesse spectrale. Afin d’exploiter cette richesse et caractériser au mieux la composition du spécimen étudié, la résolution de courbes multivariées (ou MCR de l’anglais multivariate curve resolution) a pour objectif de déterminer les composants présents en caractérisant leur signature spectrale et leur concentration en chaque point de mesure de la cartographie. De nos jours, la MCR est essentiellement résolue par des régressions linéaires et ne tient pas compte de l’aspect spatial des données. Dans cette thèse, l’application de la résolution de courbes multivariées à des acquisitions de cellules et tissus utilisant la méthode de diffusion Raman anti-Stokes cohérente est introduite. Dans un second temps, une contrainte de segmentation est intégrée au sein de la MCR par l’implémentation d’une segmentation par contour actif. Pour finir, l’utilisation d’auto-encodeurs pour accomplir la MCR et intégré l’information spatiale est étudiée. Les résultats obtenus ont permis de mettre en évidence la visualisation de différents organites présents au sein de cellules en accord avec l’état de l’art ainsi qu’une caractérisation de leur signature spectrale. L’ajout de la contrainte permet une segmentation efficace de cellules et, combiné avec les résultats sans segmentation, apporte une information supplémentaire pour l’analyse des résultats. L’étude des auto-encodeurs met en évidence leur potentiel pour appliquer la MCR tout en abordant les limites liées à l’initialisation aléatoire des poids du réseau

Multivariate curve resolution with autoencoders for CARS microspectroscopy

International audienceCoherent anti-Stokes Raman scattering (CARS) microspectroscopy is a powerful tool for label-free cell imaging thanks to its ability to acquire a rich amount of information. An important family of operations applied to such data is multivariate curve resolution (MCR). It aims to find main components of a dataset and compute their spectra and concentrations in each pixel. Recently, autoencoders began to be studied to accomplish MCR with dense and convolutional models. However, many questions, like the results variability or the reconstruction metric, remain open and applications are limited to hyperspectral imaging. In this article, we present a nonlinear convolutional encoder combined with a linear decoder to apply MCR to CARS microspectroscopy. We conclude with a study of the result variability induced by the encoder initialization

Segmentation integration in multivariate curve resolution applied to coherent anti-Stokes Raman scattering

International audienc

CARSData: Data analysis and machine learning applied to CARS spectroscopy”. 3rd edition of the Σ-Tech Days

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Recent advances in cell and tissue imaging by multiplex CARS microspectroscopy

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Toward Whole Brain Label-free Molecular Imaging with Single-cell Resolution sing Ultra-broadband Multiplex CARS Microspectroscopy

International audienceMapping the distribution of chemical molecules throughout a brain is helpful for neuroscience research. We have applied an ultra-broadband multiplex CARS spectroscopic imaging system to construct a whole-brain label-free molecular map in macro and micro scales. We could precisely visualize lipids distributed to white matter, rich in neuronal fibers. Our microscale measurements figured out that cells within the hippocampus and cerebral cortex could be divided into lipid-rich and water-rich cells. Moreover, we applied multivariate curve decomposition analysis for our spectrum and recapitulated the results. Our imaging and analysis techniques will lead to the molecular brain atlas with single-cell resolution

Coherent anti-Stokes Raman scattering cell imaging and segmentation with unsupervised data analysis

International audienceCoherent Raman imaging has been extensively applied to live-cell imaging in the last two decades, allowing to probe the intracellular lipid, protein, nucleic acid and water content with high acquisition rate and sensitivity. In this context, multiplex coherent anti-Stokes Raman scattering (MCARS) microspectroscopy using sub-nanosecond laser pulses is now recognized as a mature and straightforward technology for label-free bioimaging, offering the high spectral resolution of conventional Raman spectroscopy with reduced acquisition time. Here we introduce the combination of MCARS imaging technique with unsupervised data analysis based on multivariate curve resolution (MCR). The MCR process is implemented under the classical signal non-negativity constraint and, even more originally, under a new spatial constraint based on cell segmentation. We thus introduce a new methodology for hyperspectral cell imaging and segmentation, based on a simple, unsupervised workflow without any spectrum-to-spectrum phase retrieval computation. We first assess the robustness of our approach by considering cells of different types, namely from the human HEK293 and murine C2C12 lines. To evaluate its applicability over a broader range, we then study HEK293 cells in different physiological states and experimental situations. Specifically, we compare an interphasic cell with a mitotic (prophase) one. We also present a comparison between a fixed cell and a living cell, in order to visualize the potential changes induced by the fixation protocol in cellular architecture. Next, with the aim of assessing more precisely the sensitivity of our approach, we study HEK293 living cells overexpressing tropomyosin-related kinase B (TrkB), a cancer-related membrane receptor, depending on the presence of its ligand, brain-derived neurotrophic factor (BDNF). Finally, the segmentation capability of the approach is evaluated in the case of a single cell and, as well, by considering cell clusters of various sizes