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Développement d'un module de détection hyperspectrale et résolu dans le temps pour la microscopie STED

Le mémoire explore l'intégration d'une matrice de photodiode et d'un spectromètre dans un microscope *STED* [1], il se concentre sur deux objectifs principaux : **l'intégration d'une matrice de photodiodes et d'un spectromètre dans un microscope *STED*** et **le développement et mise en œuvre d'algorithmes pour le traitement des données temporelles**. Le premier objectif présente des travaux sur l'intégration d'une matrice de photodiodes, un spectromètre capable de mesurer les longueurs d'onde des photons dans une plage spécifique. Ce développement permet l'acquisition d'images de bactéries contenant divers fluorophores, résolus à la fois temporellement et spectralement. Le second objectif se concentre sur le déploiement, la caractérisation, et la mise en œuvre d'algorithmes pour le traitement des données temporelles générées par le système de détection. Les algorithmes *MLE*, *phaseurs* [2] et *FLI-NET* [3] ont été testés sur des données simulées et expérimentales pour mesurer le temps de vie des fluorophores et la proportion entre deux populations caractérisées par deux temps de vie distincts. Une étude approfondie de ces algorithmes a été réalisée sur des images *FLIM* simulées et réelles pour évaluer leur efficacité. Le mémoire aborde également l'application de la technique *SPLIT-STED* [4], qui améliore la résolution spatiale du microscope *STED* en exploitant les informations temporelles. Cette méthode a montré des améliorations notables de la résolution, particulièrement utiles pour l'analyse d'échantillons vivants. Le mémoire met en lumière les limitations existantes dans le traitement des données *FLIM*, notamment en termes de mesure des temps de vie et des proportions associées, surtout lorsque le nombre de photons est limité. Il présente des solutions potentielles, telles que l'utilisation d'un réseau *U-NET* [5] pour une analyse plus approfondie des données, combinant les informations spatiales, temporelles et spectrales. Ces développements ouvrent la voie à des analyses plus précises et détaillées dans la recherche biologique, en utilisant la microscopie de super-résolution et la microscopie *S-FLIM*. / This master thesis explores the integration of a photodiode array and a spectrometer into a *STED* microscope [1], focusing on two main objectives: **the integration of a photodiode array and a spectrometer into a STED microscope** and **the development and implementation of algorithms for processing temporal data**. The first objective presents work on the integration of a photodiode array with a spectrometer capable of measuring the wavelengths of photons within a specific range. This development allows for the acquisition of images of bacteria containing various fluorophores, resolved both temporally and spectrally. The second objective focuses on the deployment, characterization, and implementation of algorithms for processing the temporal data generated by the detection system. The *MLE*, *phasor* [2], and *FLI-NET* [3] algorithms were tested on simulated and experimental data to measure the fluorophore lifetimes and the proportion between two populations characterized by two distinct lifetimes. An in-depth study of these algorithms was conducted on simulated and real *FLIM* images to evaluate their effectiveness. This master thesis also discusses the application of the *SPLIT-STED* technique [4], which improves the spatial resolution of the *STED* microscope by exploiting temporal information. This method has shown notable improvements in resolution, particularly useful for the analysis of living samples. The master thesis highlights the existing limitations in *FLIM* data processing, particularly in terms of measuring lifetimes and associated proportions, especially when the number of photons is limited. It presents potential solutions, such as the use of a *U-NET* network [5] for a more in-depth analysis of the data, combining spatial, temporal, and spectral information. These developments pave the way for more accurate and detailed analyses in biological research, using super-resolution microscopy and *S-FLIM* microscopy.

Identiferoai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/152643
Date24 October 2024
CreatorsOllier, Antoine Séverin
ContributorsLavoie-Cardinal, Flavie, Gagné, Christian
Source SetsUniversité Laval
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypeCOAR1_1::Texte::Thèse::Mémoire de maîtrise
Format1 ressource en ligne (xii, 82 pages), application/pdf
Rightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2

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