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Thèse Makhlad Chahid

Microscopie de fluorescence et de super résolution par échantillonnage compressif pour l’imagerie biologique / Compressive Fluorescence Microscopy for Biological Imaging and Super Resolution Microscopy.

Le 19 décembre 2014

Soutenance le Vendredi 19 décembre 14h CGFB (Université de Bordeaux site Carreire)
Team: Quantitative imaging of the cell
Team leader: Jean-Baptiste Sibarita
Institut: IINS
 

 Mes travaux de thèse portent sur l'application de la théorie de l'échantillonnage compressif (Compressed Sensing ou Compressive Sampling, CS) à la microscopie de fluorescence, domaine en constante évolution et outil privilégié de la recherche fondamentale en biologie. La récente théorie du CS a démontré que pour des signaux particuliers, dits parcimonieux, il est possible de réduire la fréquence d'échantillonnage de l'information à une valeur bien plus faible que ne le prédit la théorie classique de l'échantillonnage. 


La théorie du CS stipule qu'il est possible de reconstruire un signal, sans perte d'information, à partir de mesures aléatoires fortement incomplètes et/ou corrompues de ce signal à la seule condition que celui-ci présente une structure parcimonieuse. Nous avons développé une approche expérimentale inédite de la théorie du CS à la microscopie de fluorescence, domaine où les signaux sont naturellement parcimonieux. La méthode est basée sur l'association d'une illumination dynamique structurée à champs large et d'une détection rapide à point unique. Cette modalité permet d'inclure l'étape de compression pendant l'acquisition.


En outre, nous avons montré que l'introduction de dimensions supplémentaires (2D+couleur) augmente la redondance du signal, qui peut être pleinement exploitée par le CS afin d'atteindre des taux de compression très importants. Dans la continuité de ces travaux, nous nous sommes intéressés à une autre application du CS à la microscopie de super résolution, par localisation de molécules individuelles (PALM/ STORM). Ces nouvelles techniques de microscopie de fluorescence ont permis de s'affranchir de la limite de diffraction pour atteindre des résolutions nanométriques.

Nous avons exploré la possibilité d'exploiter le CS pour réduire drastiquement les temps d'acquisition et de traitement.

Mots clefs: échantillonnage compressif, microscopie de fluorescence, parcimonie, microscopie de super résolution, redondance, traitement du signal, localisation de molécules uniques, bio- imagerie. 


Abstract

My PhD work deals with the application of Compressed Sensing (or Compressive Sampling, CS) in fluorescence microscopy as a powerful toolkit for fundamental biological research. The recent mathematical theory of CS has demonstrated that, for a particular type of signal, called sparse, it is possible to reduce the sampling frequency to rates well below that which the sampling theorem classically requires. Its central result states it is possible to losslessly reconstruct a signal from highly incomplete and/or inaccurate measurements if the original signal possesses a sparse representation. 

We developed a unique experimental approach of a CS implementation in fluorescence microscopy, where most signals are naturally sparse. Our CS microscope combines dynamic structured wide-field illumination with fast and sensitive single-point fluorescence detection. In this scheme, the compression is directly integrated in the measurement process. Additionally, we showed that introducing extra dimensions (2D+color) results in extreme redundancy that is fully exploited by CS to greatly increase compression ratios.

The second purpose of this thesis is another appealing application of CS for super- resolution microsopy using single molecule localization techniques (e.g. PALM/STORM). This new powerful tool has allowed to break the diffraction barrier down to nanometric resolutions. We explored the possibility of using CS to drastically reduce acquisition and processing times.

Key words: compressed sensing, compressive sampling, fluorescence microscopy, sparsity, signal processing, single molecule localization microscopy, biological imaging, super resolution microscopy.

Makhlad Chahid (makhlad.chahid @ u-bordeaux.fr)
Dernière mise à jour le 05.12.2014

Jury

Président
Valentin NÄGERL
PU Bordeaux
Interdisplinary Institute for Neuroscience
Rapporteur
Laure BLANC FÉRAUD
DR CNRS
Université de Nice Sophia-Antipolis
Rapporteur
Sylvain GIGAN
PU- UPMC
CNRS UMR 8552
Examinateur
Florent KRZAKALA 
PU École Normale Supérieure
Directeurs de thèse
Vincent STUDER
CR CNRS
Maxime Dahan
DR CNRS

 

 

Directeurs de thèse




Vincent Studer
( à gauche)
Chargé de Recherche CNRS  Interdisciplinary Institute for Neuroscience, Bordeaux

Maxime Dahan
Directeur de Recherche CNRS Directeur de l’UMR 168! Physico-Chimie Curie, Paris