Projet 1

Titre: – Développement d’un système de spectroscopie Raman à base de fibres pour l’injection neurochirurgicale et épidurale par guidance optique

Superviseur : Damon DePaoli, doctorant en biophotonique

Contexte: Dans le laboratoire du Pr. Côté, nous sommes très intéressés par l’utilisation de la fibre optique pour les systèmes de guidage chirurgical, car ils offrent un potentiel énorme pour améliorer l’efficacité chirurgicale et, par conséquent, le traitement. En particulier, nous travaillons avec la spectroscopie de lumière blanche et la spectroscopie par Raman cohérent dans notre implémentation actuelle, cependant, nous aimerions inclure un système Raman spontané dans notre répertoire de modalités de guidage chirurgical.

La spectroscopie Raman par fibre optique a été utilisée dans le passé pour de nombreuses applications, notamment la différenciation des tissus cancéreux et non cancéreux, la différenciation des régions cérébrales en fonction de leurs constituants moléculaires ainsi que pour différencier les types de tissus le long de la trajectoire des aiguilles dans la moelle épinière pour assurer des injections péridurales appropriées.

Les exigences du candidat: Ce que nous recherchons, pour ce projet spécifique, est une personne unique qui a le désir de s’impliquer dans un projet qui a le potentiel d’avoir un jour un impact tangible sur le traitement humain.

Le candidat idéal serait un ingénieur ou un physicien ayant de l’expérience ou un fort intérêt pour:

Programmation (utilisant MATLAB ou Python) pour communiquer avec le spectromètre Raman.
Fibre optique
Applications biomédicales

Grandes lignes du projet:

Jalon / Livrable 1

Dans MATLAB, écrivez une petite application pour contrôler la caméra Raman afin de régler les temps d’acquisition et d’acquérir des spectres, en utilisant leur suite de pilotes libre.

Jalon / Livrable 2

• Créer une sonde à fibre Raman avec un boîtier robuste pour une utilisation sur des échantillons de cerveaux et de la moelle épinière provenant de la banque de cerveaux

Jalon / Livrable 3

• Démontrez la différence entre les empreintes digitales Raman des différents types de tissus et signalez les résultats pour savoir si ce sera un outil utilisable et dans quel type de chirurgies.

Message du superviseur potentiel:

Je suis un anglophone de la Colombie-Britannique, mais je comprends et je peux parler français, alors n’ayez pas peur de la barrière de la langue; travailler avec moi permettra d’améliorer votre anglais ce qui peut avoir un impact inestimable pour votre CV.
Les gens avec une bonne éthique de travail, qui peuvent travailler de manière autonome, sont mon genre de personnes. Une distinction importante cependant: travailler de manière autonome signifie «essayer de résoudre des problèmes par soi-même avant de demander de l’aide» – cela ne signifie pas «ne jamais demander de l’aide».
Je veux que vous soyez auteur d’une publication autant que vous voulez l’être.

Projet 2

Titre: – Simulation des réponses de transport de photons dans le guidage optique dans les neurochirurgies de stimulation cérébrale profonde à l’aide d’un atlas optique de cerveau de primate reconstruit en 3D

Superviseur : Damon DePaoli, doctorant en biophotonique

Contexte: Dans le laboratoire du Pr. Côté, nous sommes très intéressés par l’utilisation de la fibre optique pour les systèmes de guidage chirurgical, car ils offrent un potentiel énorme pour améliorer l’efficacité chirurgicale et, par conséquent, le traitement. Nos sondes les plus avancées sur le plan clinique, pour l’application du guidage optique par stimulation cérébrale profonde, utilisent la réflectance diffuse ou la spectroscopie de la lumière blanche. Ce type de spectroscopie examine la couleur du tissu devant la fibre optique et fournit des informations de position sur l’électrode implantée profondément dans le cerveau.

Jusqu’à présent, les seules informations que nous avons sur les chemins optiques sont acquises en effectuant de véritables opérations sur des primates non humains, mais cela prend énormément de temps pour une seule trajectoire. En outre, presque tout dans la procédure peut être simulé en utilisant des applications de Monte Carlo pour la propagation de photons.

Ce que nous aimerions faire, c’est créer une application logicielle qui prendrait l’IRM préopératoire d’un patient, la segmenterait puis l’enregistrerait dans un atlas cérébral optique (que nous créerons à partir du travail des étudiants d’été précédents) et utiliserait le volume 3D de ce patient spécifique et appliquerait une simulation 3D de Monte Carlo (propagation de photons) conçue pour tester les trajectoires possibles avant même que les électrodes ne touchent le patient.

Les exigences du candidat: Ce que nous recherchons, pour ce projet spécifique, est un programmeur MATLAB. Plus précisément, nous voulons quelqu’un intéressé à produire un outil logiciel avec des applications existantes.

Le candidat idéal serait un ingénieur ou un physicien ayant des antécédents ou un fort intérêt pour:

MATLAB

2. Analyse d’image

3. Applications biomédicales

Grandes lignes du projet:

Jalon / Livrable 1

• Dans MATLAB, créez un atlas optique reconstruit en 3D pour les primates, basé sur des images que nous avons déjà acquises en laboratoire.

Jalon / Livrable 2

• Appliquer l’enregistrement de l’image de cet atlas optique à 3 IRM d’un cerveau de primate

Jalon / Livrable 3

• Exécuter une version interne du logiciel de propagation de Monte Carlo sur ce volume 3D le long des trajectoires de neurochirurgie de stimulation cérébrale profonde à une seule longueur d’onde

Jalon / Livrable 4

• Répéter le processus à différentes positions dans le cerveau et à diverses longueurs d’onde, pour acquérir des spectres de réflectance diffuse simulés à utiliser pour le guidage optique en temps réel.

Message du superviseur potentiel:

Je suis un anglophone de la Colombie-Britannique, mais je comprends et je peux parler français, alors n’ayez pas peur de la barrière de la langue; travailler avec moi permettra d’améliorer votre anglais et peut être un atout inestimable pour votre CV.
Les gens avec une bonne éthique de travail, qui peuvent travailler de manière autonome, sont mon genre de personnes. Une distinction importante cependant: travailler de manière autonome signifie «essayer de résoudre des problèmes par soi-même avant de demander de l’aide» – cela ne signifie pas «ne jamais demander de l’aide».
Je veux que vous soyez auteur d’une publication autant que vous voulez l’être.

Projet 3

Titre : Imagerie grand volume et haute résolution des cerveaux transparents

Contexte : Dans les dernières années, des techniques de clarification des tissus ont permis de faire l’imagerie de cerveaux à très grande échelle en éliminant la diffusion de la lumière dans ceux-ci. Les techniques CLARITY, iDisco ou SeeDB sont maintenant couramment utilisées au centre CERVO. Pour faire l’imagerie de ces très grands volumes, plusieurs obstacles subsistent: la microscopie à balayage laser est intrinsèquement à faible débit, du fait qu’elle doit illuminer et acquérir la lumière émise pour tous les pixels séquentiellement. Au contraire, la microscopie lightsheet, où une illumination planaire permet d’obtenir du sectionnement optique, est compatible avec les caméras rapides et est toute indiquée pour ce type de problème. Cependant, les appareils d’imagerie lightsheet sont souvent limités dans leur champ de vue, leur résolution spatiale, ou les deux. Un microscope à feuille de lumière (lightsheet) basé sur les axicons a été construit au centre CERVO et permet une résolution spatiale extrêmement élevée en plus d’avoir une résolution isotrope et un très grand champ de vue. Ce microscope, fonctionnant à l’aide d’un laser amplifié Ti:Sapphire à 800 nm, doit être modifié pour permettre l’imagerie avec un autre laser amplifié opérant plutôt à 1040 nm. Cela nécessite des changements au niveau de l’optique, de l’axicon, de la détection et du logiciel.

Tâches à accomplir : L’étudiant intègrera un nouveau laser au système existant, en plus de modifier si nécessaire l’optique d’imagerie (axicon et lentille de collection). La caractérisation du faisceau de Bessel à 1040 nm sera nécessaire et sera accomplie grâce à des systèmes d’imagerie haute résolution. L’intégration dans le système d’imagerie demandera possiblement des modifications au logiciel d’acquisition, ce qui sera fait en collaboration avec prof. Daniel Côté et François Côté.

Projet 4

Titre : Microscopie HiLo volumetrique ultrarapide

Contexte : Notre compréhension du cerveau passe par l’obtention de la topologie des réseaux de neurones qui le compose. Ce réseau de neurones, pour être étudié, doit être imagé avec des techniques rapides, à haute résolution spatiale et temporelle, avec sectionnement optique pour permettre la reconstruction tridimensionnelle de son activité.

L’imagerie tridimensionnelle rapide avec sectionnement optique a été faite avec des techniques complexes telles l’imagerie par feuille de lumière. Cependant, celles-ci sont difficiles à mettre en place à cause de la complexité de l’optique et de l’électronique du système. Une nouvelle technique de microscopie, appelée la microscopie HiLo, permet d’obtenir du sectionnement optique dans un système de type grand-champ à l’aide de deux images (avec et sans tavelure (speckle), suivi d’une opération mathématique). Ainsi, un système de microscopie HiLo rapide avec balayage en Z sera construit pour faire l’imagerie de l’activité du cerveau du poisson-zèbre. Le système pourra obtenir des volumes au taux de 50 volumes par seconde, suffisant pour résoudre l’activité calcique des neurones.

Tâches à accomplir : L’étudiant construira le système optique en se basant sur un système en place, optimisera le champ de vue, ajoutera le balayage en Z avec un système piézo-électrique, synchronisera l’imagerie avec le balayage, programmera les algorithmes HiLo pour le sectionnement optique en se basant sur du code existant en ImageJ et finalement fera des reconstructions tridimensionnelles de l’activité.

Projet 5

Titre : Analyse numérique et statistique de l’activité dans de grands réseaux de neurones

Contexte : Même dans les réseaux de neurones les plus simples, on ne comprend pas parfaitement comment les neurones traitent et intègrent les signaux électriques qu’ils reçoivent, pour ensuite transmettre de nouveaux signaux à d’autres réseaux du système. L’information manquante la plus utile est souvent la topologie. Pour un réseau de grand taille (plusieurs milliers de neurones), l’une des méthodes les plus efficaces pour déduire la topologie consiste à analyser l’activité de tous les neurones. On obtient alors un connectome fonctionnel, i.e., un réseau dans lequel les noeuds représentent les neurones tandis que les liens signalent une interaction directe entre deux neurones. Les connectomes fonctionnels sont des outils essentiels pour comprendre comment les neurones forment les circuits, comment l’information est encodée et traitée par les neurones, comment la mémoire est formée et comment ces processus fondamentaux sont altérés dans des conditions pathologiques.

Au cours des deux dernières années, les chercheurs Daniel Côté et Patrick Desrosiers, tous deux chercheurs au Centre de recherche CERVO et au département de physique, ont développé une plateforme expérimentale et informatique pour inférer puis analyser la connectivité fonctionnelle des réseaux de neurones de petite taille (moins de mille neurones). Leur recherche porte maintenant sur des réseaux neuronaux de grande taille, tel le système nerveux complet du poisson zèbre. Cependant, les outils informatiques développés précédemment doivent être modifiés considérablement afin de permettre l’analyse des données massives produites par l’imagerie calcique de l’activité des réseaux de grande taille.

Tâches à accomplir : Le projet a donc pour but d’adapter les outils informatiques à l’analyse des données massives de l’activité neuronale et de produire des connectomes fonctionnels du poisson zèbre. L’étudiant participera au développement d’outils d’analyse permettant d’attribuer une signification statistique à chaque lien d’un connectome fonctionnel, il validera les différents outils à l’aide de modèles simulant numériquement l’activité neuronale dans des réseaux dont la topologie est déjà connue.

Projet 6

Titre : Système de microscopie 3D pour l’imagerie volumétrique rapide

Contexte : La microscopie vidéo est optimale pour l’imagerie des animaux vivants. En effet, le mouvement de l’échantillon serait autrement problématique et amènerait une distortion de l’image si la prise d »image est trop lente. Au contraire, en imageant rapidement, aucune distortion de l’image n’est visible et des stratégies numériques peuvent ensuite être utilisées pour corriger le mouvement. Cependant, les strategies pour obtenir des volumes à grande vitesse à partir de ces images sont déficientes: il faut encore obtenir des images à chaque plan pour ensuite faire une reconstruction 3D. Dans le but d’accroitre la vitesse de l’imagerie des volumes, une technique de projection rapide basée sur l’utilisation de faisceaux de Bessel inventée ici au CERVO a permis d’obtenir plusieurs plans en une seule image. Une modification de cette stratégie de projection, utilisant une plaque de verre pour dévier le faisceau entre chaque image, permettra maintenant de faire une reconstruction stéréographique tridimensionnelle au taux très rapide de 15 volumes par seconde. Il s’agira donc de construire un système à profondeur de champ élargi à l’aide d’un axicon pour ensuite introduire une plaque de verre sur un miroir galvanométrique pour alterner l’alignement de celle-ci entre chaque image. Le tout doit être fait rapidement pour obtenir des mesures de l’activité du cerveau sur un grand volume tout en résolvant l’activité calcique des neurones.

Tâches à accomplir : L’étudiant modifiera un microscope vidéo avec un système d’augmentation de la profondeur de champ basé sur un axicon, pour ensuite ajouter une plaque de verre pour modifier l’angle d’attaque du faisceau et permettre la reconstruction tridimensionnelle. L’étudiant apprendra à travailler avec des microscopes à balayage, des systèmes d’acquisition et de contrôle de miroirs galvanométriques. Il travaillera en collaboration avec des mathématiciens pour faire la reconstruction 3D de ces échantillons.