Imagerie grand champ en anatomopathologie

• Main Author: Morel, Sophie
• Other Authors: Grenoble Alpes
• Language: fr
• Published: 2016
• Subjects: Traitement du signal et des images; Imagerie optique; Imagerie médicale; Signal and image processing; Optical imaging; Medical imaging; 530
• Online Access: http://www.theses.fr/2016GREAY075/document

L’objectif de cette thèse a été de développer une méthode simple et rapide (35 minutes) d'imagerie afin d’enregistrer des images grand champ (jusqu’à 2,5 cm x 2,5 cm) et multi-échelles (µm-cm) de lames de tissus colorés et non colorés en anatomopathologie.La solution proposée est basée sur l’imagerie sans lentille. C’est une méthode simple, bas coût, qui permet d’enregistrer des images grand champ (10-30 mm²) d’objets épars, comme des virus, des bactéries ou des cellules. Dans ces travaux, nous montrons qu’il est possible d'obtenir en imagerie sans lentille des images d'objets denses tels que des lames de tissus colorés ou non marqués. Pour ce faire, l’échantillon est illuminé sous différentes longueurs d’onde, et un nouvel algorithme de reconstruction holographique multi-longueurs d’onde permet de reconstruire le module et la phase d’objets denses. Chaque image est reconstruite en 1,1 seconde couvrant un champ de 10 mm². Une image totale de la lame de tissu, couvrant un champ de 6,25 cm², est obtenue en 35 minutes en scannant l’échantillon au-dessus du capteur. Les images reconstruites sont multi-échelles, permettant à l’utilisateur d’observer en une seule fois la structure générale du tissu, et de zoomer jusqu’à la cellule individuelle (3-4 µm). La méthode a été testée sur différents échantillons anatomopathologiques colorés et non colorés. Au-delà des lames de tissus, l’imagerie sans lentille multi-longueurs d’onde montre des résultats encourageants pour le diagnostic de la méningite, le suivi au cours du temps d’une population bactérienne pour l’identification et la réalisation d’antibiogrammes, et le suivi au cours du temps de cultures cellulaires. === This PhD project aims to develop a simple, fast (35 minutes), wide-field (up to 2.5 cm x 2.5 cm) multiscale (µm-cm) imaging method for stained and unstained tissue slides for digital pathology application. We present a solution based on lensfree imaging. It is a simple, low-cost technique that enables wide field imaging (10-30 mm²) of sparse objects, like viruses, bacteria or cells. In this project, we adapted lensfree imaging for dense objects observation, like stained or unstained tissue slides. The sample is illuminated under multiple illumination wavelengths, and a new multiwavelength holographic reconstruction algorithm was developed in order to reconstruct the modulus and phase of dense objects. Each image covers 10 mm² field of view, and is reconstructed in 1.1 second. An image of the whole tissue slide covers 6.25 cm². It is recorded in 35 minutes by scanning the sample over the sensor. The reconstructed images are multiscale, allowing the user to observe the overall tissue structure and to zoom down to the single cell level (3-4 µm). The method was tested on various stained and unstained pathology samples. Besides tissue slides, multiwavelength lensfree imaging shows encouraging results for meningitis diagnosis, bacteria population monitoring for identification and antibiotic susceptibility testing, and cell culture monitoring.