L'imagerie de phase quantitative (QPI) est une technique d'imagerie sans étiquette qui exploite les informations sur la longueur du trajet optique dans des échantillons transparents pour évaluer leur distribution d'indice de réfraction et leurs variations d'épaisseur. Les systèmes QPI multispectraux étendent ce principe, capturant des images à phases multiples sur diverses bandes spectrales d'intérêt. Cette fonctionnalité permet d'étudier les variations spatiales de l'indice de réfraction et les caractéristiques de dispersion d'échantillons transparents tels que les cellules.

Dans une étude publiée dans Systèmes intelligents avancésune équipe de recherche dirigée par le professeur Aydogan Ozcan du département de génie électrique et informatique de l'Université de Californie à Los Angeles (UCLA) a présenté une nouvelle conception de QPI multispectral.

Cette conception exploite l’apprentissage profond pour concevoir un réseau optique diffractif à large bande, permettant l’acquisition d’images de phase quantitatives sur diverses bandes spectrales au sein d’un seul instantané. Le réseau optique utilise plusieurs couches diffractives diélectriques structurées spatialement, chacune comprenant des centaines de milliers de caractéristiques diffractives optimisées pour l'apprentissage en profondeur et transmissives.

Après la fabrication des couches diffractives résultantes, le réseau optique fonctionne comme un transformateur phase-intensité entièrement optique, extrayant les profils de phase des objets d'entrée à des longueurs d'onde prédéterminées en acheminant optiquement les signaux QPI multispectraux vers des positions spatiales désignées à le plan de sortie, où un réseau de plans focaux monochromes mesure les distributions d'intensité résultantes. Sur ce réseau de plan focal, les pixels de la région du signal sont regroupés de manière entrelacée, chaque groupe mesurant le signal QPI correspondant à une bande spectrale cible spécifique.

Sur la base de cette conception innovante, l’équipe de l’UCLA a mené des simulations numériques pour démontrer l’efficacité de son imageur de phase quantitatif multispectral diffractif. Ils ont présenté la capacité de ce système à effectuer simultanément des QPI sur 16 bandes spectrales distinctes dans le spectre visible de la lumière tout en conservant des performances constantes sur toutes les longueurs d'onde.

De plus, ils ont validé la capacité de généralisation de leur conception d’imageur à phase diffractive en imageant avec succès de nouveaux types d’objets jamais vus auparavant, notamment des images de cellules humaines. Ces analyses numériques soulignent le potentiel du système en tant qu’imageur de phase quantitatif multispectral polyvalent et polyvalent, adapté à diverses applications.

Ces processeurs QPI multispectraux diffractifs sont prometteurs pour l’intégration avec des réseaux de capteurs optoélectroniques monochromes couvrant différentes régions spectrales. Un tel système intégré pourrait créer des systèmes d’imagerie de phase multispectrale compacts et performants, qui pourraient être utiles pour de nombreuses applications, notamment l’imagerie biomédicale, la science des matériaux et la surveillance environnementale.

Cette recherche a été dirigée par le Dr Aydogan Ozcan, professeur chancelier et titulaire de la chaire Volgenau pour l'innovation en ingénierie à l'UCLA, et professeur HHMI au Howard Hughes Medical Institute. Les autres auteurs incluent Che-Yung Shen, Jingxi Li et Deniz Mengu, tous du département de génie électrique et informatique de l'UCLA.