Franco Israeli P2R project

logo Pasteurblank logo Weizmann

logo Technionblanklogo Inriablanklogo Cnrs

French Side: ARIANA, joint INRIA/CNRS/UNSA research group (L. Blanc-Féraud, C. Chaux*, P. Pankajakshan and J. Zerubia (PI)), Pasteur Institute (J.C. Olivo-Marin and B. Zhang)

Israeli Side: Weizmann Institute (Z. Kam (PI)), Technion (A. Feuer)

Summary:

The aims of this proposal are two-fold: first, derive analytical PSFs expressions for modelling the degradation of the images by an aberrated microscope and find accurate Gaussian approximations that will be used by the deconvolution algorithm developed in the other part of the project. Second, derive a blind deconvolution algorithm that will make use of the PSFs models above by estimating the parameters of the approximative PSFs thanks to an information-theoretic approach.
Multidimensional microscopy is an essential tool for research and industry in the areas of cellular biology and molecular medicine, cell-based drug discovery and cellular therapies. Modern microscopic methodologies have brought the possibility to follow live cells in action, responding to various perturbations. These capabilities include not only detailed dynamic information about cell morphology, but highly sensitive spatio-temporal data about the behavior of specific proteins in cells. Experimental systems are being developed to model mechanisms in healthy and sick cell lines, and probe the various components mediating these mechanisms, thus resolving the molecular networks underlying complex cellular processes.
While microscopy has been vastly employed in the analysis of abundant proteins, the detection of rare ones is facing difficulties. One of the most limiting factor is the fact that the full resolution of the microscope cannot be realized for three-dimensional thick samples. The reason is that imaging without aberrations (in practice, with aberrations smaller then the diffraction-limit resolution) can only be achieved under well defined conditions. For biological microscopy these are set for samples just under a cover-slide of well defined thickness. As soon as the focus of the objective is moved into the sample depth, the resolution of the optical system degrades.
There are several ways to correct these depth aberrations: the most flexible method is to use objectives with correction collar. However, this imposes severe limitations on the speed of threedimensional image acquisition. It is the purpose of this project to develop computational alternative methods that will be compatible with modern three-dimensional microscope imaging procedures. Three-dimensional image deconvolution is a post-acquisition method that uses the known properties of the microscope optics to reconstruct better images. However, in 3D microscopy most of the deconvolution algorithms fail to function well when the optical characteristics in the working conditions deviate from the assumed model. These characteristics are usually represented by the Point Spread Function (PSF), the image of a sub-resolution point source.
For deconvolution methods in microscopic imagery, it is important to know precisely the degradation function (ie. PSF) which caracterizes the microscope in several experimental contexts and which defines the degradations induced by all the elements of the set optical system/sample. For high accuracy, simple models of the non aberrated PSF are however not precise enough. Our goal is to devise accurate modelling of PSFs with aberrations and to find accurate approximations with analytical expressions depending only of a small number of parameters. This will be sought for both confocal and wide field PSF models.
The proposed project will develop deconvolution software that will use the modeling of aberrated PSFs to reconstruct the three-dimensional image and the PSF under aberrated conditions. To define the best model according to the degraded image, we will use the approach of estimation theory. The recent development of new advanced in vivo microscopy techniques together with the possibility of manipulating and tagging proteins with, e.g., GFP-derived probes, have been instrumental in allowing for a shift in basic and applied biological research. As an example, large scale studies allow nowadays for a global and exhaustive documentation of biological processes within the context of living cellular or tissue systems, even though cell functions involve complex networks of many interacting molecules, many not yet identified. The use of the programs developed in the context of this project will enable to dig further into these directions and will be used in collaborating biological institutes to develop and strengthen cell-based assays for drug development.

Keywords: confocal, widefield microscopy, denoising, blind deconvolution, PSF modeling, parameter estimation, wavelets.

Résumé :

Deux objectifs sont visés dans cette proposition : premièrement, construire des expressions analytiques de PSF (Point Spread Function) afin de modéliser la dégradation des images issues d'un microscope abérré et trouver des approximations Gaussiennes adéquates qui seront utilisées dans l'algorithme de déconvolution développé dans une autre partie du projet. Deuxièmement, construire un algorithme de déconvolution aveugle dans lequel seront utilisés les modèles de PSF décrits précédemment en estimant les paramètres de la PSF approximées grâce à des approches de théorie de l'information.
La microscopie multidimensionnelle est un outil essentiel pour la recherche et l'industrie dans les domaines de la biologie cellulaire et de la médecine moléculaire, pour la découverte de médicaments basé sur les cellules ainsi que les thérapies cellulaires. Les méthodologies microscopiques modernes ont apporté la possibilité de suivre l'évolution des cellules in vivo, réagissant à de nombreux phénomènes. Ces capacités incluent non seulement une information dynamique détaillée à propos de la morphologie des cellules, mais des données spatio-temporelles très sensibles au comportement de protéines spécifiques dans les cellules. Les systèmes expérimentaux sont développés de manière à modéliser les mécanismes de cellules saines ou malades et tester les différents composants reliant ces mécanismes, construisant alors les réseaux moléculaires soulignant les processus cellulaires complexes.
Alors que la microscopie a été largement employée dans l'analyse de protéines abondantes, la détection des protéines peu abondantes rencontre des difficultés. Un des facteurs des plus limitants est le fait que la pleine résolution pour les microscopes ne peut être réalisée en 3D. La raison est que l'imagerie sans abbération (en pratique, avec des abérrations plus faibles que celles de la limite de résolution dû à la diffraction) peut seulement être réalisée sous des conditions bien définies. Pour l'imagerie biologique, cela n'est possible que pour les échantillons juste en dessous du cover-slide qui a une épaisseur bien définie. Dès que le focus de l'objectif est déplacé suivant la profondeur de l'échantillon, la résolution du système optique se dégrade.
Il y a plusieurs manières de corriger ces abérrations de profondeur : la méthode la plus flexible est d'utiliser des objectifs avec un "correction collar". Cependant, cela impose de grandes limitations dans la vitesse d'acquisition des images tri-dimensionnelles. L'un des but de ce projet est de proposer des solutions alternatives qui seraient compatibles avec les procédures modernes d'acquisitions d'images 3D. La déconvolution d'images tri-dimensionnelles est une méthode post-acquisition qui utilise les propriétés connues de l'optique du microscope afin de recontruire des images de meilleure qualité. Néanmoins, les méthodes de déconvolution ne sont pas très performantes lorsque les caractéristiques optiques s'éloignent du modèle supposé. Ces caractéristiques sont souvent représentées par la PSF, l'image d'une source ponctuelle.
Pour les méthodes de déconvolution en imagerie microscopique, il est important de connaître précisément la fonction de dégradation (PSF) qui caractérise le microscope dans de nombreux contextes expérimentaux, et qui définie les dégradations introduites par tous les éléments de l'optique et de l'échantillon. Pour une grande précision, des modèles simples de PSF non abérrée ne sont pas assez précis. Notre objectif est créer des modèles de PSF préçis avec abérrations et de trouver des approximations précises avec des expressions analytiques dépendant seulement d'un petit nombre de paramètres. Ceci est envisagé dans le cadre de la microscopie confocale mais aussi en champ large.
Ce projet développera des programmes de déconvolution qui utiliseront des PSF abérrées modélisées dans le but de reconstruire les images 3D et la PSF sous des conditions d'abérration. Afin de définir le meilleur modèle correspondant à l'image dégradée, nous utiliserons l'approche de la théorie de l'estimation. Le développement récent de nouvelles méthodes avancées d'acquisition in vivo avec la possibilité de manipuler et marquer les protéines avec, par exemple, des marqueurs dérivés des GFP, ont permis une grande avancée dans la recherche en biologie traditionnelle et appliquée. Par exemple, les études à grande échelle permettent à présent de constituer une documentation globale et exhaustive des processus biologiques, ceci dans le context d'intéraction de molécules, même si les fonctions des cellules sont très complexes engendrant de complexes réseaux de cellules interagissant entre elles, dont beaucoup ne sont pas encore identifiés. L'utilisation de programmes développés dans le context de ce projet permettra de creuser dans ces directions et seront utilisés par les instituts collaborant avec ce projet afin de développer et renforcer le développement de médicaments.

Mots clés : microscopie confocale, microscopie en champ large, débruitage, déconvolution aveugle, modélisation de la PSF, estimation de paramètres, ondelettes.

Reports:

*C. Chaux was formerly with ARIANA, INRIA Sophia-Antipolis as a Postdoc from November 2006 to September 2007. She is now currently with the Université Paris-est.