GSURE criterion for unsupervised regularized reconstruction in Tomographic Diffractive Microscopy

International audienc

Image reconstruction from in-line holograms using inverse problems recipes: tutorial

International audienceWe present our tutorial [1] for building inverse problems based image reconstruction strategies in digital in-line holography (DH), starting from the identification of the connections with the well known alternated projections strategies. In-line DH is of great interest for optical microscopy dedicated to biology, as it constitutes a robust, efficient and label-free tool for imaging transparent living samples

Estimation précise et non supervisée des aberrations en microscopie holographique numérique pour améliorer la quantitativité des reconstructions

International audienceIn the context of digital in-line holographic microscopy, we describe an unsupervised methodology to estimate the aberrations of an optical microscopy system from a single hologram. The method is based on the Inverse Problems Approach reconstructions of holograms of spherical objects. The forward model is based on a Lorenz-Mie model distorted by optical aberrations described by Zernike polynomials. This methodology is thus able to characterize most varying aberrations in the field of view in order to take them into account to improve the reconstruction of any sample. We show that this approach increases the repeatability and quantitativity of the reconstructions in both simulations and experimental data. We use the Cramér-Rao lower bounds to study the accuracy of the reconstructions. Finally, we demonstrate the efficiency of this aberration calibration with image reconstructions using a phase retrieval algorithm as well as a regularized inverse problems algorithm

Reconstruct-to-refocus: joint reconstruction of a biological sample and of calibration objects for accurate auto-focusing in digital holography

We propose to reconstruct biological samples using calibration beads to perform numerical autofocusing in in-line holographic microscopy. The approach is based on a joint inversion using both a parametric and a regularized inversion method

Reconstruct-to-refocus: joint reconstruction of a biological sample and of calibration objects for accurate auto-focusing in digital holography

We propose to reconstruct biological samples using calibration beads to perform numerical autofocusing in in-line holographic microscopy. The approach is based on a joint inversion using both a parametric and a regularized inversion method

Reconstruction d’image régularisée non supervisée en microscopie tomographique diffractive

Ce travail présente une approche inverse régularisée non supervisée pour la reconstruction de la carte 3D d’indice de réfraction d’un échantillon en microscopie tomographique diffractive (MTD), récemment publiée dans le Journal of the Optical Society of America A (JOSAA) [1]. La technique MTD permet l’imagerie d’échantillons transparents en 3D sans requérir de marquage. La MTD apporte une information morphologique complémentaire aux phénomènes métaboliques observés via les techniques de nanoscopie fluorescente (STED, PALM/STORM). Bien que moins résolue et moins spécifique que ces dernières, la MTD permet tout de même d’imager un champ de vue plus étendu à haute résolution (2 fois la limite de diffraction). Notre méthode de reconstruction se base sur la minimisation de l’estimateur généralisé non biaisé du risque de Stein – GSURE pour Generalized Stein’s Unbiased Risk Estimator – afin d’estimer automatiquement des valeurs optimales des hyperparamètres de régularisation (parcimonie, préservation de bords, Variation Totale). Nous avons évalué cette méthode sur des reconstructions 3D à partir de données simulées et expérimentales, en utilisant différents modèles de formation d’image (approximation de Rytov à l’ordre 1, modèle de propagation de proche en proche – Beam Propagation Method), et en les comparant avec des méthodes de reconstruction usuelles (inversion de Rytov, algorithme de Gerchberg-Papoulis). Nos résultats montrent qu’un réglage approprié du poids des régularisations dans la résolution du problème de reconstruction permet d’exploiter au mieux l’information disponible dans les données, ce qui peut s’avérer particulièrement critique si cette dernière est limitée (nombre d’angles de vues, couverture angulaire limitée). Disposer d’une méthode de réglage non supervisée de ces hyperparamètres constitue alors un avantage certain, et dans ce contexte nous montrons que le critère GSURE est un bon candidat

Automatic numerical focus plane estimation in digital holographic microscopy using calibration beads

International audienceWe present a new method to achieve autofocus in digital holographic microscopy. The method is based on inserting calibrated objects into a sample placed on a slide. Reconstructing a hologram using the inverse problems approach makes it possible to precisely locate and measure the inserted objects and thereby derive the slide plane location. Numerical focusing can then be performed in a plane at any chosen distance from the slide plane of the sample in a reproducible manner and independently of the diversity of the objects in the sample

Robust autofocus for digital-holographic microscopy

International audienceA new method to achieve autofocus in digital holography is proposed. It is based on the insertion of calibrated objects in the sample and the use of a robust algorithm to locate these objects

Reconstruction multispectrale d'hologramme en ligne avec compensation d'aberration : application à la microscopie d'échantillons marqués (Gram)

International audienceIn multispectral digital in-line holographic microscopy (DIHM), aberrations of the optical system affect the repeatability of the reconstruction of transmittance, phase and morphology of the objects of interest. Here we address this issue first by model fitting calibration using transparent beads inserted in the sample. This step estimates the aberrations of the optical system as a function of the lateral position in the field of view and at each wavelength. Second, we use a regularized inverse problem approach (IPA) to reconstruct the transmittance and phase of objects of interest. Our method accounts for shift-variant chromatic and geometrical aberrations in the forward model. The multi-wavelength holograms are jointly reconstructed by favouring the colocalization of the object edges. The method is applied to the case of bacteria imaging in Gram-stained blood smears. It shows our methodology evaluates aberrations with good repeatability. This improves the repeatability of the reconstructions and delivers more contrasted spectral signatures in transmittance and phase, which could benefit applications of microscopy, such as the analysis and classification of stained bacteria.En microscopie holographique numérique multispectrale en ligne (DIHM), les aberrations du système optique affectent la répétabilité de la reconstruction de l'opacité, de la phase et de la morphologie des objets d'intérêt. Ici, nous traitons ce problème d’abord en étalonnant un modèle de formation d'images à l’aide de billes transparentes insérées dans l’échantillon. Cette étape estime les aberrations du système optique localement dans tout le champ et à chaque longueur d'onde. Deuxièmement, nous utilisons une approche de problème inverse régularisée (IPA) pour reconstruire la transmittance et la phase des objets d'intérêt. Notre méthode prend en compte les aberrations chromatiques et géométriques et leur variation dans le champ dans le modèle direct. Les hologrammes multi-longueurs d'onde sont reconstruits conjointement en privilégiant la colocalisation des bords des objets. La méthode est appliquée à l’imagerie de bactéries dans des frottis sanguins colorés par marquage de Gram. Nous montrons que notre méthodologie évalue les aberrations avec une bonne répétabilité. Cela améliore la répétabilité des reconstructions et fournit des signatures spectrales plus contrastées en termes de transmission et de phase, ce qui peut bénéficier en microscopie, à l'analyse et la classification des bactéries