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Nov 22, 2023

Balayé

Rapports scientifiques volume 13,

Rapports scientifiques volume 13, Numéro d'article : 8071 (2023) Citer cet article

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L'imagerie compressive haute résolution via une fibre multimode flexible est démontrée à l'aide d'une source laser balayée et d'un éclairage de speckle dépendant de la longueur d'onde. Une source balayée construite en interne permettant un contrôle indépendant de la bande passante et de la plage de balayage est utilisée pour explorer et démontrer une approche mécanique sans balayage pour l'imagerie haute résolution grâce à une sonde à fibre ultra-mince et flexible. La reconstruction informatique de l'image est illustrée en utilisant une bande passante de balayage étroite de \(< 10\) nm tandis que le temps d'acquisition est réduit de 95 % par rapport à l'endoscopie à balayage conventionnel. L'éclairage à bande étroite démontré dans le spectre visible est vital pour la détection des biomarqueurs de fluorescence dans les applications de neuroimagerie. L'approche proposée offre la simplicité et la flexibilité du dispositif pour l'endoscopie mini-invasive.

Dans le développement d'endoscopes plus petits et peu invasifs, les fibres ultra-minces jouent un rôle vital. De nombreuses configurations d'endoscopie à base de fibres ont été proposées : faisceaux1,2,3, fibres à optique miniaturisée4,5, fibres multicœurs (MCF)6,7 et fibres multimodes (MMF)8,9,10,11,12 . MCF ou MMF fournissent une imagerie dans des endroits difficiles d'accès en créant des motifs lumineux résolus dans l'espace à l'extrémité distale de la fibre et en collectant le signal de l'échantillon. Habituellement, un faisceau monochromatique est séquentiellement balayé à travers la facette d'entrée de la fibre générant des motifs d'éclairage indépendants au niveau du plan de l'échantillon. Les motifs éclairent l'échantillon et le signal est collecté et mesuré via un détecteur "seau". La configuration à pixel unique permet l'exploration d'algorithmes de détection compressifs, en utilisant un ensemble de modèles sous-Nyquist et la reconstruction de super-résolution informatique de l'objet13,14,15,16,17,18,19,20.

Cependant, le composant crucial dans toutes ces configurations est le besoin d'un dispositif de balayage de la lumière ou de mise en forme du front d'onde pour créer les motifs d'éclairage souhaités à la sortie de la fibre. Généralement, des miroirs galvanométriques17, un modulateur spatial de lumière (SLM)11,21 ou un dispositif à micromiroir numérique (DMD)22,23 sont utilisés. Choudhury et al. ont signalé l'utilisation d'une fibre monomode (SMF) pour éclairer séquentiellement les noyaux d'un MCF, en montant l'extrémité proximale du MCF sur une platine commandée par ordinateur7. Le balayage raster spatial ou la mise en forme spatiale du front d'onde présente de nombreux inconvénients, notamment la complexité de la configuration, la faible vitesse et l'instabilité mécanique. Ici, nous explorons une nouvelle façon de générer des modèles d'éclairage dynamiques pour l'imagerie MMF.

La longueur d'onde de la lumière peut être utilisée comme degré de liberté supplémentaire pour contrôler le profil spatial à la sortie de la fibre. Différentes longueurs d'onde (fréquences optiques) ont des vitesses différentes lors de leur propagation à travers le guide d'ondes et ont donc des retards de phase différents entre les modes guidés du MMF sur la sortie24,25. Cette propriété permet des motifs de chatoiement uniques dépendant de la longueur d'onde au niveau de la facette de sortie. L'imagerie à pixel unique via la détection compressive et la diffusion dépendante de la longueur d'onde dans la couche \(TiO_{2}\) a été récemment démontrée26. Un concept similaire utilisant une configuration tout fibre a été proposé par Kubota et al. en27. Cependant, aucune donnée sur la flexibilité de la sonde et la robustesse de l'imagerie n'a été rapportée. De plus, dans ces travaux, un éclairage proche infrarouge (NIR) a été utilisé, ce qui rend les systèmes démontrés inadaptés aux applications futures en imagerie fluorescente, car la plupart des fluorophores fonctionnent dans la gamme de longueurs d'onde visibles.

Ici, nous démontrons une sonde ultra-mince et flexible pour l'imagerie par fibre haute résolution dans le domaine visible à l'aide d'une source laser balayée sur mesure et d'une sonde combinée monomode-multimode. Différents échantillons ont été visualisés et étudiés. La robustesse de l'approche d'imagerie a été testée en effectuant des mesures d'étalonnage avant l'imagerie avec des mouvements de fibres ultérieurs imitant le mouvement endoscopique de l'application réelle. L'approche proposée ne repose sur aucun système de balayage spatial ou de mise en forme de front d'onde et peut potentiellement fournir une imagerie endoscopique à super résolution.

(a) Schéma de la configuration expérimentale. Un réseau de diffraction est éclairé par le spectre VIS collimaté d'un laser supercontinuum. La lumière, qui est dispersée dans des longueurs d'onde distinctes, est couplée à une fibre monomode, qui sert de trou d'épingle sélectionnant une seule longueur d'onde. La fibre monomode est connectée au MMF. Les motifs de chatoiement dépendant de la longueur d'onde générés dans le MMF illuminent l'échantillon et la réponse totale est collectée par un détecteur à seau. (b) Longueur d'onde à la sortie du MMF en fonction de l'angle de rotation du réseau : données expérimentales (cercles) et ajustement linéaire (ligne rouge). ( c ) Le principe de base de l'imagerie par fibre compressive à source balayée. Les motifs de chatoiement dépendant de la longueur d'onde "matrice d'éclairage" (A) et le signal correspondant de l'échantillon (vecteur b) sont mesurés et alimentent soit l'algorithme d'imagerie fantôme, soit un algorithme de régularisation pour trouver la solution x, qui est l'image de l'échantillon .

Une source balayée, basée sur un laser super-continuum (Leukos Rock 400, 4W) et un monochromateur sur mesure a été construite permettant un accès à plusieurs degrés de liberté, tels que la vitesse de balayage, la taille du pas, la bande passante spectrale de chaque illumination modèle et la bande passante totale. La configuration expérimentale est présentée sur la figure 1a. La gamme de longueurs d'onde proche infrarouge de la lumière de pompage a été filtrée via deux filtres passe-bas (Thorlabs, DMLP900) et un filtre passe-bande (Thorlabs FESH0750) de sorte que seule la lumière visible (VIS) dans la gamme de 400 à 750 nm a été transmis plus loin. Le faisceau a été élargi d'un facteur 8,33, en utilisant deux lentilles achromatiques (f = 30 mm et 250 mm). Le faisceau VIS élargi frappe un réseau réfléchissant (règles Thorlabs GR50-1205, 1200 l/mm avec un blaze de 500 nm) monté sur une platine rotative haute résolution (Physics Instruments V-611.998061, connecté à un contrôleur PIMag C-891.130300). La platine peut être tournée par paliers de \(1~\mu\)rad (équivalent à 0,000057\(^\circ\)) permettant une sélection précise de la longueur d'onde. La lumière déployée du premier ordre réfléchie par le réseau a été focalisée via un miroir concave (Thorlabs, CM254-750-E02, f = 750 mm) sur la pointe d'une fibre monomode (SMF, Thorlabs, P1-460Y- FC-1, diamètre de noyau \(4~\mu\)m), qui agit comme un trou d'épingle. Sur la base des composants, la résolution théorique limitée par la diffraction du monochromateur est de 0,02 nm. La largeur de bande de longueur d'onde étroite utilisée pour l'éclairage conduit à des intensités relativement faibles de la lumière de pompage. Des sources laser accordables de haute puissance pourraient être utilisées pour de futures applications, car nos expériences de preuve de principe démontrent qu'une plage de balayage relativement petite permet l'imagerie.

La sortie SMF a été solidement montée sur un étage xy 2D opposé à la facette d'entrée d'une fibre multimode solidement montée (MMF, Thorlabs M42L01, diamètre du noyau 50 \(\mu\)m, longueur : 1 m). L'étage xy permettait de faire varier les paramètres de couplage de la lumière. Nous avons étudié différentes positions de couplage, du centre vers le bord de la fibre et avons conclu qu'une position légèrement décentrée donne les meilleurs motifs de speckle, en termes de distribution homogène des speckles. Les résultats peuvent être consultés dans Suppl. Figure S1. La distance rapprochée inférieure à \(50 \mu\)m entre SMF et MMF garantit que la majeure partie de la lumière provenant du SMF est couplée dans le MMF, même pour les positions décentrées.

Pour calibrer le monochromateur sur mesure, un spectromètre (Ocean Insight, OceanHDX, résolution max. 0,7 nm) a été placé à l'extrémité distale du SMF. Les mesures du spectre de sortie à différents angles de rotation ont été prises. Les données ont été ajustées linéairement, comme on peut le voir sur la figure 1b. Étant donné que la longueur d'onde de sortie monochromatique est linéaire par rapport à la position de rotation du réseau, une rotation de \(1^\circ\) équivaut à un décalage de longueur d'onde d'environ 27,5 nm. Cela signifie qu'une rotation de \ (0,001 ^ \ circ \) (qui se situe dans les limites de résolution de l'étage de rotation), permet un décalage de longueur d'onde de 0,027 nm (ce qui correspond à la résolution du monochromateur) et similaire à la résolution obtenue par Redding et al. utilisant une fibre MM pour la spectroscopie à faible coût28.

Un collimateur à fibre achromatique à grand faisceau avec une mise au point réglable (Thorlabs, C40FC-A) ou un port de fibre (Thorlabs PAF2-A4A) a projeté la lumière sur l'échantillon avec un grossissement de \(M = 11,1\) ou \(M = 44 \), respectivement. La limite de diffraction agrandie a été calculée comme \(M\cdot \lambda / (2\text {NA})\), où \(\lambda = 500\) nm est la plus petite longueur d'onde utilisée. Un séparateur de faisceau R70:T30 (Thorlabs BS022) a dirigé le faisceau réfléchi vers l'échantillon et le faisceau transmis vers une caméra (Basler a2a1920-160um) pour enregistrer les motifs de speckle. Une photodiode à avalanche (APD, Thorlabs APD440A2) en combinaison avec une lentille de collimation ou une caméra (Basler acA1300-200um) a été utilisée pour mesurer l'intensité totale transmise à travers l'échantillon. La caméra montée près de la face arrière de l'échantillon fonctionne comme un détecteur de grande surface augmentant la sensibilité de mesure. Au cours de l'étape de traitement, l'image de la caméra a été intégrée et donne une valeur d'intensité par motif de speckle associé, comme pour un détecteur à un seul pixel. Les intensités des motifs de speckle varient avec la longueur d'onde, comme on peut le voir dans Suppl. Figure S2d. Ces variations d'intensité dépendant de la longueur d'onde ont été prises en compte car aussi bien la matrice d'éclairement A acquise lors de l'étalonnage que le vecteur d'intensité b enregistré lors des mesures sont linéairement dépendants des intensités correspondantes.

Le réseau sur la scène a été tourné sur une plage de balayage d'un degré. A chaque position de platine, le logiciel attend 2 ms avant de déclencher une acquisition caméra. Les échantillons transparents binaires, "deux points", "zéro chiffre écrit à la main" et "trois barres" étaient des objets photolithographiques fabriqués en interne gravés sur une lame de microscope pulvérisée en aluminium de taille standard. En tant qu'échantillon de "chiffre zéro écrit à la main", nous utilisons un chiffre aléatoire de la base de données standard du MNIST. L'échantillon "barres cibles de résolution" faisait partie d'une cible de résolution négative (Thorlabs R2L2S1N). Au cours de l'expérience, les échantillons ont été montés dans un porte-échantillon xy (Thorlabs, XYF1/M), qui a en outre été monté sur une platine linéaire pour obtenir un déplacement dans la direction z.

Le principe d'imagerie et de reconstruction est représenté sur la Fig. 1c. Pour chaque longueur d'onde, un motif de chatoiement unique a été créé passivement via le brouillage de la lumière dans le MMF. Les exemples de motifs de speckle pour 15 longueurs d'onde différentes entre 514 et 541,5 nm par pas de 1,83 nm sont présentés dans Suppl. Figure S2a. Le graphique de corrélation croisée et l'histogramme de corrélation pour tous les motifs de chatoiement mesurés expérimentalement sont présentés dans Suppl. Fig. S2b et c, respectivement. Pour chaque motif de chatoiement codé par couleur, projeté sur un échantillon, la caméra a acquis une image et le détecteur derrière l'échantillon a enregistré l'intensité totale transmise. Les mesures de fond n'ont pas été prises.

La pile acquise d'images de speckle et les données d'intensités associées ont été chargées et traitées dans Matlab 2022a (MathWorks). Les images de speckle ont été prétraitées en extrayant leur région circulaire d'intérêt et en remplissant de zéro les coins restants. Pour la reconstruction d'image, les deux méthodes différentes Ghost Imaging (GI) et Compressive Imaging (CI) ont été utilisées. L'imagerie fantôme, comme dans l'approche d'imagerie à pixel unique, reconstruit un objet, O(x, y), comme la somme pondérée du motif de chatoiement (\(SP_i\)) avec les coefficients calculés comme soustraction de l'intensité moyenne (\(b_{ moyenne}\)) à partir de la mesure de l'intensité liée au chatoiement (\(b_i\))29 :

où M est le nombre de mesures. Ainsi, chaque mesure de seau \(b_i\) est le chevauchement entre l'objet et le motif d'éclairage. Le GI peut être vu comme une projection vectorielle de la fonction de transmission de l'objet sur M vecteurs aléatoires différents \(SP_i\). L'obtention d'un bon contraste nécessite en pratique des motifs \(M>> N^{2}\), qui ne sont pas donnés ici, donc la reconstruction gastro-intestinale pourrait être très mauvaise ou pas donnée du tout30.

L'imagerie compressive reconstruit un échantillon à partir d'une série de mesures en trouvant des solutions à des systèmes linéaires sous-déterminés à l'aide de la contrainte de parcimonie. Parmi plusieurs algorithmes de régularisation populaires disponibles, nous avons choisi d'utiliser TVAL331. TVAL3 offre souvent une assez bonne solution sans aucune condition préalable spécifique en raison de son adaptation à un échantillon non clairsemé, par rapport à d'autres algorithmes de débruitage qui fonctionnent mieux lorsque l'échantillon est clairsemé. De plus, l'algorithme TVAL3 est préférentiellement utilisé du fait de sa supériorité en vitesse de calcul. Le modèle isotrope \(TV+\) a été choisi pour TVAL3 : \(min_{x\in {\mathbb {R}}^{n}} \sum \limits _{i}\left\| D_{i}x \ droite\| _{2}\), st \(Ax = b\), \(x\ge 0\); avec A la matrice d'illumination (les motifs de speckle remodelés), b l'intensité mesurée par motif de speckle et x l'échantillon et avec \(D_{i}x\) le gradient discret de x au pixel i comme décrit en détail dans31. Les variables peuvent être scindées en introduisant \(y_{i} = D_{i}x\), et le modèle TV est maintenant équivalent à : \(min_{y_{i},x} \sum \limits _{i} \left\| y_{i} \right\| _{p}\), st \(Ax = b\) et \(D_{i}x = y_{i}\), avec \(p = 1\ ) ou 2. Les paramètres non par défaut suivants ont été définis sur : maxit = 1500, TVnorm = 1, nonneg = true et isreal = true. TVAL3 permet de définir une estimation initiale comme référence de départ pour sa routine de reconstruction qui pourrait influencer positivement le résultat. Dans cette étude, les résultats calculés de GI ont été utilisés comme estimation initiale. Cependant, nous n'avons pas remarqué d'avantage significatif à définir ce paramètre par rapport à sa configuration par défaut d'une matrice nulle.

Pour comparer l'IC à l'imagerie conventionnelle par balayage raster, nous établissons comme métrique le taux de compression (\(CR = (N \times N)/{M}\)), qui est une mesure indiquant la diminution du temps d'acquisition dans l'IC. CR a été défini par la taille de pixel \ (N \ fois N \) d'une image reconstruite, divisée par la quantité de motifs de chatoiement (M) utilisés pour éclairer l'échantillon. Une image de balayage raster point par point nécessite \(N \times N\) acquisitions tandis que l'image CI utilise seulement une fraction \({M} /(N \times N)\) mais conserve ou même améliore la résolution au-delà de la diffraction limite13,15,16. Plus le CR est élevé, plus la compression est élevée, plus le temps d'acquisition est court.

Dans la première série d'expériences, différents échantillons, comme des "barres", le "chiffre zéro écrit à la main" et une partie d'une "cible de résolution" ont été imagés par l'approche proposée d'imagerie par fibre à source balayée. Les résultats sont présentés sur la Fig. 2. La largeur de bande de balayage de longueur d'onde a été définie sur \(\Delta \lambda = 55\) nm et 82,5 nm, et un total de \(M = 1000\) et 1500 motifs de chatoiement ont été utilisés avec un pas de balayage de 0,055 nm. Le temps d'acquisition global dépend du nombre de motifs projetés sur l'échantillon, du temps d'exposition de la caméra utilisée pour enregistrer les images de speckle et du temps de stabilisation de l'étape de rotation. Pour 1000 motifs de speckle, un temps d'exposition de 100 ms et un temps de stabilisation de 2 ms, le temps d'imagerie global était d'environ 102 s.

Résultats d'imagerie de fibre multimode à source balayée pour différents échantillons (première rangée) à l'aide d'algorithmes de reconstruction GI (rangée du milieu) et CI (rangée du bas). La taille de l'image résultante était \(N^2 = 128 \times 128\). La cible de résolution (première colonne) a été imagée en utilisant 1500 motifs de chatoiement, une taille de pas de balayage de 0,055 nm et une bande passante de \(\Delta \lambda = 82,5~\)nm, ce qui a donné un CR = 10,9. L'échantillon "à chiffre zéro écrit à la main" (deuxième colonne) a été imagé à l'aide de 1000 motifs de chatoiement, une taille de pas de numérisation de 0,055 nm et \(\Delta \lambda = 55\,\)nm, ce qui a donné un CR = 16,4. L'échantillon "trois barres" (troisième colonne) a été imagé en utilisant 1000 motifs de chatoiement, une taille de pas de balayage de 0,027 nm et une bande passante de \(\Delta \lambda = 27,5~\)nm, ce qui a donné un CR = 16,4. Barre d'échelle : 3 \(\times\) diff. limiter avec un diff. limite de 12,6 \(\mu m\).

Les résultats de GI, présentés dans la deuxième ligne de la figure 2, ne représentent pas l'échantillon mais affichent plutôt une accumulation de signaux élevés au centre de l'image. Il faut s'y attendre puisque le GI repose sur un nombre élevé de modèles pour une bonne reconstruction. En revanche, les reconstructions CI obtenues de la "cible de résolution" avec \(N^2 = 128 \times 128\) pxl (\(555 \times 555~\mu\)m\(^{2}\)) ressemblant à l'échantillon avec des bords doux et flous, ce qui permet une identification suffisante de l'objet imagé. Le chiffre "zéro" moins complexe est rendu presque parfaitement bien que quelques artefacts mineurs en arrière-plan soient visibles. Des résultats similaires ont été obtenus pour l'échantillon pur "trois barres". Dans l'ensemble, la plupart des segments des échantillons ont été bien reconstruits et ont pu être facilement identifiés via l'imagerie par fibre à source balayée basée sur l'IC.

Dans la prochaine série d'expériences, l'influence de la taille finale de l'image sur la qualité de la reconstruction a été étudiée. Pour cela, l'échantillon binaire simple a été choisi comme illustré à la Fig. 3a. Les trous d'un diamètre \(45~\mu\)m sont séparés par une distance centre à centre de 75 \(\mu\)m. Nous avons opté pour une plage de balayage de 27,5 nm avec une rotation de \(1^\circ\) en 1000 pas, à partir de 514 nm. La bande passante de balayage et le nombre de modèles d'éclairage (M = 1000) ont été maintenus constants pendant les mesures.

Sur la figure 3b, les résultats reconstruits pour différents N sont présentés. La taille de l'image de reconstruction variait de N = 64 à N = 192, résultant en un CR différent de 4,1 à 36,9, respectivement. La première colonne de la figure 3b affiche les résultats GI, qui ne dépendent pas de N. Les deux points sont clairement visibles bien que des artefacts bruyants soient présents en arrière-plan, seule la grille de pixels s'affinant avec l'augmentation du nombre de pixels.

(un échantillon. (b) Résultats d'imagerie de fibre multimode à source balayée pour \(\Delta \lambda = 27,5~\)nm et M = 1000 motifs en fonction de la taille de l'image dans le même champ de vision : \(64\times 64\) pxl ( rangée du haut, CR = 4,1), \(128\times 128\) pxl (rangée du milieu, CR = 16,4) et \(192\times 192\) pxl (rangée du bas, CR = 36,9) en utilisant l'imagerie fantôme (première colonne) et algorithmes de reconstruction d'imagerie compressive (deuxième colonne). c) Résultats d'imagerie de fibre multimode à source balayée pour une taille d'image de \(N^2 = 128 \fois 128\) pxl en fonction de la bande passante (ou du nombre de motifs de speckle) : \(\Delta \lambda = 5,5\) nm (rangée du haut, M = 200, CR = 81,9), \(\Delta \lambda = 8,25~\)nm (rangée du milieu, M = 300, CR = 54,6) et \(\Delta \lambda = 20,63~\)nm (rangée du bas, M = 750, CR = 21,8) pour les algorithmes d'imagerie fantôme (première colonne) et d'imagerie compressive (deuxième colonne). Pour les objets binaires simples, l'imagerie utilisant une petite bande passante et un CR élevé est réalisable. Barre d'échelle : 3 \(\times\) diff. limiter avec un diff. limite de 12,6 \(\mu m\).

L'imagerie par fibre multimode à source balayée utilisant CI est indiquée dans la deuxième colonne. La visibilité des deux points est augmentée avec le nombre de pixels dans l'image reconstruite. Un meilleur rapport signal sur fond, principalement obtenu par une diminution du fond, est le résultat des capacités de débruitage de l'algorithme TVAL3. Pour \(N^2 = 128 \times 128\) pxl, soit une résolution de \(4.3~\mu m\) par pixel, les trous sont présentés par 10 pixels, correspondant parfaitement à la taille de l'échantillon. Par rapport à l'IG, l'imagerie compressive (avec débruitage de la variation totale) augmente la visibilité des deux points en atténuant l'arrière-plan et en augmentant le contraste en accentuant les bords des deux points. La figure S3 dans les informations supplémentaires montre la qualité de reconstruction d'image simulée pour différents niveaux de rapport signal sur bruit (SNR). Nos simulations montrent que pour le cas de bruit relativement faible (SNR \(> 10\)), une bonne reconstruction d'image d'un échantillon clairsemé pourrait être obtenue avec une bande passante de seulement 5,5 nm.

Dans la deuxième série d'expériences, nous avons étudié la qualité de l'imagerie en fonction de la bande passante et du nombre correspondant de motifs d'éclairage. Les résultats pour trois nombres différents de motifs de chatoiement : M = 200, 300 et 750, qui correspondent respectivement à des largeurs de bande de \(\Delta \lambda = 5,5, 8,25\) et 20,63 nm, sont présentés sur la figure 3c. Puisque la taille d'image de \(N^2 = 128 \times 128\) pxl est restée constante, la valeur CR change (CR = 81,9, 54,6 et 21,8) en fonction du nombre de motifs utilisés. Pour GI, représenté dans la première colonne, plus il y a de modèles utilisés, meilleur est le résultat. Les meilleurs résultats, en termes de contraste et de visibilité, pourraient être obtenus en utilisant CI, comme indiqué dans la deuxième colonne. Une bande passante de \(\Delta \lambda > 8,25\) nm, c'est-à-dire seulement M = 300 motifs (CR = 54,6), suffit pour une reconstruction convaincante de l'échantillon. Cela fournit une amélioration considérable en termes de réduction de la bande passante de balayage par rapport au rapport de Shin et al.26 où des pas de 0,1 nm sur 100 nm ont été utilisés. Nos résultats sont conformes au fait bien connu que la détection compressive dépend de la rareté du signal : l'objet relativement clairsemé (Fig. 3c) peut être reconstruit avec un taux de compression élevé, tandis que pour des échantillons moins clairsemés (Fig. 2) , un CR inférieur est requis.

Pour les applications réelles, il est crucial de maintenir des motifs de chatoiement invariants lorsque la fibre est déplacée. Dans la prochaine série d'expériences, nous avons étudié la stabilité du système dans le temps et les performances d'imagerie pendant que la sonde à fibre est déplacée.

Dans les premières expériences, nous avons testé la stabilité de la reconstruction dans le temps alors que la fibre est maintenue stable. L'échantillon et les résultats d'imagerie de la fibre multimode à source balayée en fonction du temps en minutes sont illustrés à la Fig. = 514\) à \(\lambda _N = 541,5\) nm (\(\Delta \lambda = 27,5\) nm), et le vecteur de signal correspondant b ont été mesurés simultanément. L'image reconstruite par l'algorithme CI est présentée sur la figure 4b. Elle ressemble, bien qu'imparfaite, à la structure complexe de l'échantillon avec les régions d'ouverture et d'amincissement. Les images reconstruites ont une taille de \(N^2 = 128 \times 128\) pxl (2203x 2203 \(\mu m^{2}\)). Nous avons répété les mesures d'intensité 5 minutes et 10 minutes plus tard pour obtenir b\(_{5\text {min}}\) et b\(_{10\text {min}}\), respectivement. Les images des Fig. 4c et d montrent les résultats de la reconstruction pour les mesures hybrides : la matrice d'éclairage A a été mesurée au temps zéro en supposant que les motifs de chatoiement ne changeraient pas dans le temps et le signal de l'échantillon a été mesuré 5 min et 10 min plus tard. , respectivement. Les coefficients de corrélation de Pearson (corr2) entre l'image reconstruite au temps zéro et les images reconstruites après les mesures d'intensité retardées sont égaux à 0,98 et indiqués sur les figures 4c et d. Pour les deux horodatages, les valeurs de corrélation sont élevées, ce qui indique un excellent accord avec l'échantillonnage d'origine. Des résultats similaires sont obtenus en calculant l'indice de similarité structurelle (ssim). Visuellement, la même évaluation peut être conclue. Le système d'imagerie à fibre multimode à source balayée fournit des résultats de mesure robustes dans le temps.

Dans la deuxième série d'expériences, nous avons étudié comment le déplacement et la flexion de la partie monomode de la sonde à fibre influeraient sur les performances d'imagerie de l'approche proposée. Tout d'abord, nous avons mesuré simultanément la matrice d'illumination A composée de M = 1000 motifs de speckle aplatis dans la plage de \(\lambda _1 = 514\) à \(\lambda _N = 541,5\) nm (\(\Delta \lambda = 27,5 \) nm), et le vecteur signal correspondant b. L'image reconstruite à l'aide de l'algorithme CI est présentée sur la figure 5a. Nous voyons clairement notre échantillon. La disposition expérimentale d'un SMF (jaune) qui correspond aux mesures est illustrée à la Fig. 5d. Ensuite, le SMF a été enroulé deux fois comme indiqué sur la figure 5e et les mesures d'intensité ont été répétées. L'image présentée sur la Fig. 5b a été reconstruite en utilisant la matrice d'illumination A mesurée pour la première position du SMF (comme sur la Fig. 5d) et le vecteur d'intensité b\(_{2\text {loops}}\) mesuré pour le deuxième position du SMF (comme sur la Fig. 5e).

Mesures de stabilité dans le temps pour l'imagerie MMF à source balayée utilisant M = 1000 motifs sur \(\Delta \lambda = 27,5~\)nm. (a) Exemple de "chiffre zéro écrit à la main". (b–d) Résultats de reconstruction CI pour \(N^2 = 128 \times 128\) et un CR de 16,4 : la matrice d'illumination A et le vecteur d'intensité b ont été mesurés simultanément (b), A et b\(_{5\ text {min}}\) ont été mesurés avec un délai de 5 min entre (c), et A et b\(_{10\text {min}}\) ont été mesurés avec un délai de 10 min entre (d). Les valeurs des coefficients de corrélation et l'indice de similarité structurelle entre (b) (c) et (b), (d) sont indiqués. Barre d'échelle : 3 \(\times\) diff. limiter avec un diff. limite de 50,1 \(\mu m\).

Mesures de stabilité de l'imagerie MMF à source balayée proposée (\(\Delta \lambda = 27,5~nm\), M = 1000) pendant les mouvements de fibres. Résultats de la reconstruction d'image (a – c) et configuration correspondante du SMF (d, e). Le pré-calibrage n'a été effectué qu'une seule fois. Barre d'échelle : 3 \(\times\) diff. limiter avec un diff. limite de 50,1 \(\mu m\).

Par la suite, une troisième boucle a été ajoutée, comme illustré à la Fig. 5f. L'image présentée sur la Fig. 5c a été reconstruite en utilisant la matrice d'illumination A mesurée pour la première position du SMF (comme sur la Fig. 5d) et le vecteur d'intensité b\(_{3\text {loops}}\) mesuré pour le troisième position du SMF (comme sur la Fig. 5f). Les coefficients de corrélation de Pearson entre l'image présentée sur la figure 5a et l'image présentée sur la figure 5b étaient très proches de 1. Les coefficients de corrélation entre l'image sur la figure 5a et c ont été calculés comme étant de 0,955. Le coefficient de corrélation diminue légèrement lorsque la configuration SMF passe d'une boucle unique à trois boucles. Néanmoins, compte tenu du traitement sévère et de la flexion, la qualité globale de la reconstruction de l'image reste très bonne. Le "zéro" peut être clairement distingué du bruit de fond, bien qu'une augmentation minime du bruit de fond puisse être notée sur la figure 5c. Nous concluons que la déformation du SMF n'a pas d'influence majeure sur la qualité de la reconstruction, même pour une flexion assez extrême. Cependant, il ne faut pas perdre de vue que la MMF d'un mètre de long reste la partie sensible du montage. Une influence externe comme la flexion ou le mouvement modifiera la transmission de la lumière à travers le MMF et nécessiterait constamment un nouvel étalonnage. Pour établir un système d'imagerie par fibre endoscopique robuste mais flexible, une pièce MMF plus courte doit être utilisée. De plus, d'autres idées pour générer des motifs de speckle invariants et répétitifs (par exemple, des éléments optiques diffractifs imprimés en 3D ou des couches de méta-matériaux combinés à un éclairage à balayage) pourraient être explorées.

Dans cette étude, nous avons proposé et démontré une approche d'imagerie par fibre à balayage. Nous avons montré la faisabilité d'utiliser des modèles de speckle générés par fibre dépendant de la longueur d'onde pour l'imagerie compressive à base de fibre. Nous avons pu reconstruire une variété d'échantillons en utilisant une bande passante de \(\Delta \lambda < 10\) nm dans le visible. La bande passante VIS relativement étroite pourrait potentiellement être utilisée pour des applications d'imagerie par fluorescence. L'approche d'imagerie proposée ne nécessite aucun dispositif de balayage mécanique, ce qui simplifie l'ensemble du processus d'éclairage par rapport aux configurations expérimentales avec des miroirs galvanométriques ou des DMD12,17. Certes, le monochromateur construit en interne est un dispositif sur-conçu et peut être remplacé par un laser supercontinuum avec un filtre accordable acousto-optique ou par un laser à source à balayage rapide couramment utilisé en tomographie par cohérence optique ou par un laser accordable comme rapporté récemment26,27,32. Nous avons démontré expérimentalement que la qualité d'imagerie de l'approche proposée ne nécessite pas la stabilité de la sonde à fibre. Les résultats ouvrent de nouvelles voies dans le domaine de l'imagerie des tissus profonds sans étiquette et basée sur l'étiquette, permettant potentiellement une imagerie haute résolution endoscopique basée sur toutes les fibres in vivo.

Les ensembles de données utilisés et/ou analysés au cours de l'étude actuelle sont disponibles auprès de l'auteur correspondant sur demande raisonnable.

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Ce travail a été réalisé au sein de l'ARCNL, un partenariat public-privé entre UvA, VU, NWO et ASML et a été en partie financé par `Toeslag voor Topconsortia voor Kennis en Innovatie (TKI)' du ministère néerlandais des Affaires économiques et de la Politique climatique. Nous tenons à remercier le support logiciel de Marco Seynen. Nous remercions Sergey Amitonov pour les échantillons sur mesure.

Organisation néerlandaise pour la recherche scientifique (WISE) et le ministère néerlandais des affaires économiques et de la politique climatique.

Nanoscale Imaging and Metrology, Advanced Research Center for Nanolithography (ARCNL), Science Park 106, 1098 XG, Amsterdam, Pays-Bas

Benjamin Lochocki, Aleksandra Ivanina, Akje Bandhoe & Lyubov V. Amitonova

Département de physique et d'astronomie, LaserLaB, Vrije Universiteit Amsterdam, de Boelelaan 1081, 1081 HV, Amsterdam, Pays-Bas

Johannes F. de Boer & Lyubov V. Amitonova

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BL a construit la géométrie expérimentale. BL, AI et AB ont réalisé les expériences. BL et LVA ont analysé les données. BL, JFdB et LVA ont conçu l'idée et conçu le système optique, LVA a obtenu le financement et a dirigé le projet. BL a préparé les figures et écrit le manuscrit avec les contributions de tous les auteurs.

Correspondance à Benjamin Lochocki.

Les auteurs déclarent les intérêts concurrents suivants. Une demande de brevet, à savoir le n° 2021837 (Imagerie à travers des fibres multimodes), basée sur ces résultats a été déposée par l'Université Vrije d'Amsterdam, avec LVA et JFdB comme inventeurs. BL, AI et AB n'ont pas d'intérêts concurrents.

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Réimpressions et autorisations

Lochocki, B., Ivanina, A., Bandhoe, A. et al. Imagerie de fibre multimode à source balayée. Sci Rep 13, 8071 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-34062-6

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Reçu : 23 janvier 2023

Accepté : 24 avril 2023

Publié: 18 mai 2023

DOI : https://doi.org/10.1038/s41598-023-34062-6

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