Brevet FR3136301A1 — publié le 20231208

Procédé de constitution d’une base de données d’apprentissage pour entraîner un réseau neuronal convolutif destiné à améliorer la qualité d’une image de microscopie, comprenant une étape (S2) de génération d’une première série d’images à l’aide d’un algorithme de reconstruction et de refocalisation, une étape (S4) de sélection d’une ou plusieurs images dans la première série, une étape (S3) de génération d’une deuxième série d’images et une étape (S5) de constitution de jeux d’apprentissage comprenant chacun une ou plusieurs images d’entrée formées par l’une respective des images de la deuxième série et une ou plusieurs images de sortie correspondant à la ou les images sélectionnées dans la première série. Entraînement du réseau neuronal avec une telle base de données et traitement d’une image de microscopie à l’aide d’un réseau neuronal ainsi entraîné. Dispositif et programme d’ordinateur correspondants. Figure pour l’abrégé : Fig. 1 Traitement d’images de microscopie par intelligence artificielle L’invention se rapporte au domaine du traitement d’images de microscopie, notamment dans le secteur de la biologie cellulaire. L’invention présente un intérêt particulier mais nullement limitatif pour le traitement d‘images à haute résolution, ou super-résolution, c’est-à-dire dont la résolution spatiale est typiquement à l’échelle de la centaine de nanomètres. État de la technique antérieure Plusieurs techniques de microscopie connues permettent d’imager des objets tels que des cellules biologiques. Les techniques connues présentent notamment les inconvénients mentionnés ci-après. En microscopie classique, la détection à haute résolution pose des difficultés d’automatisation et pour le repérage et la caractérisation d’objets d’intérêt dans un spécimen. La microscopie ptychographique de Fourier (FPM, pour « Fourier Ptychographic Microscopy » en anglais) permet d’améliorer les performances en matière de résolution et de champ pour une complexité du même ordre que la microscopie classique. L’obtention d’une image de qualité permettant la localisation et la caractérisation des objets est toutefois délicate : il devient indispensable de traiter les problèmes de netteté autour du réglage optimal, pour des objets d’intérêt tels que des inclusions cellulaires du type parasites dans un globule rouge ou encore de différents compartiments cellulaires dans un globule blanc. De plus, cette technique nécessite un réglage distinct pour chacune des modalités acquises, en particulier pour l’intensité et la phase, et pour chacun des canaux de couleur, c’est-à-dire dans le rouge, le vert ou le bleu. L’holographie numérique permet quant à elle d’accéder à différents plans de focalisation, mais pour des niveaux de résolution insatisfaisants. Il est connu de réaliser une refocalisation numérique par apprentissage profond sur des images d’holographie bimodales, contenant à la fois des informations d’intensité et de phase. Néanmoins, cette technique ne permet pas de cibler des compartiments cellulaires d’intérêt ni de corriger des différences en intensité et en phase, en particulier pour chacun des canaux de couleur. De manière générale, l’utilisation de modèles d’intelligence artificielle est connue dans le domaine du traitement d’images de microscopie mais l’efficacité d’un traitement par réseau neuronal est tributaire de la qualité et de la diversité des images utilisées pour l’entraînement du modèle. Il en résulte des difficultés expérimentales et des coûts humains et de calculs importants. L’invention vise à procurer une solution permettant d’améliorer la qualité d’images de microscopie afin notamment de faciliter la compréhension et le suivi de processus biologiques en recherche et en clinique, ou encore pour permettre à des laboratoires d’analyse ou de surveillance épidémiologique de réaliser des diagnostics rapides et de haute sensibilité et spécificité. Un but particulier de l’invention est de procurer une solution adaptée au traitement d’images acquises avec des microscopes conventionnels, notamment en champ clair, en champ sombre ou encore en fluorescence. Un autre but de l’invention est de procurer une solution compatible avec l’acquisition d’images de spécimens biologiques qui peuvent être soit chimiquement marqués ou colorés soit dépourvus de colorant ou d’immuno-marqueur. A cet effet, l’invention a pour objet un procédé de constitution d’une base de données d’apprentissage pour entraîner un réseau neuronal convolutif destiné à améliorer la qualité d’une image de microscopie, ce procédé comprenant les étapes suivantes : – génération d’une première série d’images à partir d’une ou plusieurs images brutes d’une région d’un spécimen comprenant au moins un objet, les images de la première série étant générées à l’aide d’un algorithme de reconstruction de sorte que les images de la première série représentent ladite région du spécimen selon des plans respectifs éloignés les uns des autres le long d’une direction de référence, – sélection d’une ou plusieurs images dans la première série pour former une ou plusieurs images de sortie, – génération de jeux d’apprentissage formant la base de données d’apprentissage, chacun des jeux d’apprentissage comprenant : - une ou plusieurs images d’entrée formées par une ou plusieurs images respectives d’une deuxième série comportant des images de ladite région du spécimen, les images de la deuxième série représentant ladite région du spécimen selon des plans respectifs éloignés les uns des autres le long de ladite direction de référence, - la ou les images de sortie. Il est ainsi proposé de générer de façon calculatoire une diversité d’images, ce qui permet de constituer la base de données d’apprentissage à partir d’un nombre restreint d’images brutes préalablement acquises. La constitution de la base de données d’apprentissage nécessite une unique sélection de la ou des images de sortie, ce qui permet de réduire le temps humain et/ou de calcul correspondant. Par ailleurs, la constitution de la base de données d’apprentissage peut être réalisée sur la base d’images brutes acquises selon diverses techniques de microscopie, incluant de manière non limitative la microscopie ptychographique de Fourier et l’holographie numérique, pour imager des objets contenus dans des spécimens biologiques qu’il n’est alors plus nécessaire de stocker. Ladite première série d’images, qui sert au moins à constituer la ou les images de sortie utilisées dans la base de données d’apprentissage, permet de représenter ladite région du spécimen selon différents plans le long de la direction de référence, c’est-à-dire selon différentes positions du plan focal par rapport au spécimen. La notion de qualité d’image est liée à la netteté, ou perceptibilité ou plus généralement à la possibilité de tirer une information d’un objet d’intérêt donné compte tenu de la position du plan focal objet du microscope par rapport au spécimen, sur une image reconstruite par calcul. Chacun des jeux d’apprentissage peut donc comprendre plusieurs images d’entrée et plusieurs images de sortie. Dans un mode de réalisation préféré, pour chacun des jeux d’apprentissage, les images d’entrée comprennent une première image d’entrée comprenant une information d’intensité et une deuxième image d’entrée comprenant une information de phase, ladite image de sortie comprenant une première image de sortie comprenant une information d’intensité et une deuxième image de sortie comprenant une information de phase. Autrement dit, l’invention est de préférence mise en œuvre avec une imagerie bimodale, notamment en intensité et en phase. De manière alternative ou complémentaire, pour chacun des jeux d’apprentissage, les images d’entrée peuvent comprendre des images qui correspondent chacune à un canal de couleur respectif et les images de sortie peuvent comprendre de manière analogue des images qui correspondent chacune à un canal de couleur respectif. Bien entendu, un ou plusieurs des jeux d’apprentissage peuvent chacun comprendre des images d’entrée et de sortie comprenant des informations bimodales relatives à un unique canal de couleur ou comprenant à l’inverse une information unimodale, par exemple d’intensité ou de phase, pour plusieurs canaux de couleur. De nombreuses combinaisons peuvent être envisagées sans sortir du cadre de l’invention. Dans un mode de réalisation, la deuxième série d’images comprend des images de la première série. Cela permet d’augmenter la diversité des images d’entrée de la base de données d’apprentissage, sans augmenter le nombre d’acquisitions d’images brutes. Bien entendu, la deuxième série d’images peut comprendre à la fois des images de la première série et d’autres images autrement acquises ou reconstruites par calcul. Par exemple, la deuxième série peut comprendre des images générées à partir d’une ou plusieurs images brutes de ladite région du spécimen, les images de la deuxième série étant générées à l’aide d’un algorithme de reconstruction de sorte que les images de la deuxième série représentent ladite région du spécimen selon des plans respectifs éloignés les uns des autres le long d’une direction de référence. Les images brutes utilisées pour générer les images de la première série peuvent comprendre les images brutes utilisées pour générer les images de la deuxième série. Notamment, les images brutes utilisées pour générer les images de la deuxième série peuvent être une partie des images brutes utilisées pour générer les images de la première série. Alternativement, les images brutes utilisées pour générer les images de la première série peuvent être différentes de celles utilisées pour générer les images de la deuxième série. L’invention concerne aussi un procédé tel que décrit ci-dessus et comprenant en outre une étape d’acquisition desdites images brutes. Selon une première variante, l’étape de sélection est réalisée par un opérateur humain. La sélection de l’image utilisée comme image de sortie dans la base de données d’apprentissage par un opérateur humain permet de s’appuyer sur les compétences d’un expert en biologie afin d’identifier une image représentant le ou les objets d’intérêt de la manière la plus appropriée au sein d’une série d’images. Selon une deuxième variante, l’étape de sélection est réalisée par un système informatique. Ces variantes peuvent être combinées, par exemple et de manière non limitative en utilisant le système informatique pour opérer une présélection et en faisant intervenir l’opérateur humain pour sélectionner l’image de sortie au sein d’une série d’images ainsi présélectionnées dans la première série d’images. L’invention a aussi pour objet un procédé d’entraînement d’un réseau neuronal convolutif destiné à améliorer la qualité d’une image de microscopie, en utilisant la base de données d’apprentissage constituée par un procédé tel que décrit ci-dessus. L’entraînement est de préférence réalisé à l’aide d’un algorithme d’entraînement tel qu’un algorithme de rétropropagation du gradient de l’erreur. L’invention a aussi pour objet un procédé de traitement d’une image de microscopie à l’aide d’un réseau neuronal convolutif entraîné avec un tel procédé. L’invention permet ainsi de générer des données numériques de haute qualité, informatives, manipulables et ne nécessitant pas la conservation des spécimens biologiques. Selon un autre aspect, l’invention a pour objet un dispositif configuré pour mettre en œuvre un procédé de constitution d’une base de données d’apprentissage tel que décrit ci-dessus. Ce dispositif comprend de préférence une unité de traitement pour générer ladite première série d’images et les jeux d’apprentissage et pour exécuter l’algorithme de reconstruction. Dans un mode de réalisation, en particulier lorsque le dispositif est destiné à permettre à un opérateur humain de réaliser l’étape de sélection, le dispositif comprend des moyens de sélection de la ou des images de sortie. A titre d’exemple, ces moyens de sélection peuvent prendre la forme d’une interface de sélection et/ou de moyens de pointage. Selon encore un autre aspect, l’invention a pour objet un programme d’ordinateur comprenant des instructions exécutables qui, lorsqu’elles sont exécutées par ordinateur, mettent en œuvre les étapes d’un procédé de constitution d’une base de données d’apprentissage tel que décrit ci-dessus, d’un procédé d’entraînement tel que décrit ci-dessus et/ou d’un procédé de traitement d’image tel que décrit ci-dessus. L’invention permet d’obtenir de nombreux avantages par rapport à l’état de la technique antérieure, parmi lesquels : – une amélioration de la robustesse en permettant notamment de réaliser une bonne correction d’image en intensité et/ou en phase sur une plage de réglage mécanique importante couvrant des plans focaux divers, tout en permettant de réduire les temps de calcul ; – une amélioration de la sensibilité de détection sans dégradation de la spécificité ; – une diminution de la densité d’erreurs dans des zones hors focus ; – une diminution de la densité d’erreurs dans la zone nette de focus ; – une compatibilité avec l’utilisation de lames non-colorées ou marquées chimiquement et avec des scanners de lames et microscopes traditionnels ; – une possibilité de réduire la complexité mécanique des microscopes ; – un gain médico-économique, propre à favoriser une médecine personnalisée. D’autres avantages et caractéristiques de l’invention apparaîtront à la lecture de la description détaillée, non limitative, qui suit. La description détaillée qui suit fait référence aux dessins annexés sur lesquels : représente de manière schématique un procédé de constitution d’une base de données d’apprentissage conforme à un mode de réalisation non limitatif de l’invention, ce procédé comprenant une étape d’acquisition d’images brutes par microscopie en transmission, une étape de génération d’une première série d’images à partir d’images brutes ainsi acquises, une étape de sélection d’images de référence parmi les images de la première série, une étape de génération d’une deuxième série d’images à partir desdites images brutes et une étape de constitution de la base de données d’apprentissage en utilisant les images de référence et les images de la deuxième série ; illustre l’étape d’acquisition d’images brutes du procédé de la ; illustre l’étape de génération de la première série d’images du procédé de la ; illustre l’étape de sélection d’images de référence du procédé de la ; illustre l’étape de génération de la deuxième série d’images du procédé de la . Description détaillée de modes de réalisation La illustre des étapes S1-S5 d’un procédé permettant de constituer une base de données d’apprentissage d’un réseau neuronal convolutif conformément à l’invention. De manière générale, ce procédé comprend une étape S1 d’acquisition d’images brutes, une étape S2 de génération d’une première série d’images, une étape S3 de génération d’une deuxième série d’images, une étape S4 de sélection d’images et une étape S5 de constitution de la base de données d’apprentissage. Dans cet exemple, les images brutes sont acquises à l’étape S1 à l’aide d’un microscope équipé d’une source de lumière comportant une matrice de N1 = 9 diodes électroluminescentes et d’une caméra permettant d’acquérir des images de 3584 x 2688 pixels. Le document suivant décrit un exemple d’acquisition avec source de lumière matricielle pouvant être utilisée dans le cadre de l’invention : « Konda et al., Fourier ptychography: current applications and future promises , Vol. 28, No. 7, 30 March 2020, Optics Express ». L’imagerie est réalisée sur un spécimen biologique comprenant dans cet exemple des cellules sanguines formant des objets d’intérêt. De manière classique, le spécimen est disposé sur une lame sous forme de couche dont l’épaisseur s’étend le long d’une direction Z, appelée « direction de référence » dans le présent document. Un réglage manuel ou automatique du plan de focalisation est tout d’abord réalisé en positionnant le plan focal à une position choisie du spécimen selon la direction Z, de manière à obtenir une image relativement nette d’une région du spécimen comprenant au moins un objet d’intérêt, cette région étant située dans une zone centrale du champ de vue. Par convention, le focus de référence ainsi obtenu correspond à une position z = 0 du plan focal par rapport au spécimen selon la direction Z. Les images brutes du spécimen sont acquises à l’étape S1 en modifiant la position relative du plan focal par rapport au spécimen selon la direction Z, de z = -6 µm à z = +6 µm par pas de 2 µm, soit un nombre de N2 = 7 positions de plan focal. En référence à la figure 2, pour chacune de ces N2 positions du plan focal, une pile de N1 images brutes est acquise. Dans cet exemple, chacune des images brutes ainsi acquises est prétraitée de manière à conserver uniquement une région centrale du champ de vue de dimension 256 x 256 pixels. Dans cet exemple, lesdites première et deuxième séries d’images sont générées à partir des images brutes prétraitées selon une technique de reconstruction ptychographique, à l’aide d’un algorithme de reconstruction du type « PIE » (de l’anglais « Ptychographic Iterative Engine »). Ce type d’algorithme est bien connu en soi dans le secteur de la microscopie en transmission. Les principes généraux d’un tel algorithme sont par exemple décrits dans le document suivant : « Maiden et al., An improved ptychographical phase retrieval algorithm , Ultramicroscopy 109, 2009, 1256-1262 ». Concernant l’étape S2 (voir figures 1 et 3), à partir de la pile d’images brutes prétraitées correspondant à la position de référence du plan focal, c’est-à-dire z = 0, il est généré une première série d’images en utilisant un algorithme de reconstruction et de changement de focus. Dans cet exemple, l’algorithme utilisé, dénommé « EPRY », est décrit dans le document suivant : « Ou et al., Embedded pupil function recovery for Fourier ptychographic microscopy , Optical Society of America, 2014, DOI:10.1364/OE.22.004960 ». La position calculée du plan focal varie dans cet exemple de z = -3 µm à z = +3 µm par pas de 0,1 µm, correspondant à N3 = 60 images générées. Les images de la première série ont dans cet exemple une taille de 512 x 512 pixels. Pour chacune de ces positions de plan focal, l’algorithme est dans cet exemple configuré pour générer une première image comprenant une information d’intensité et une deuxième image comprenant une information de phase. Autrement dit, la première série d’images comprend une première sous-série d’images d’intensité et une deuxième sous-série d’images de phase . Les images de chacune de ces sous-séries représentent ainsi ladite région du spécimen et ainsi l’au moins un objet d’intérêt qu’elle contient selon des plans respectifs éloignés les uns des autres le long de la direction Z, cela de manière plus ou moins nette, informative ou du moins exploitable par un expert biologique, étant entendu que, pour chacune de ces sous-séries, l’image la plus exploitable ou utile pour un expert biologique ne correspond pas nécessairement à l’image associée à une position du plan focal de z = 0. Dans cet exemple, en référence aux figures 1 et 4, l’étape S4 de sélection est réalisée par un expert en biologie qui sélectionne l’une des images d’intensité et l’une des images de phase au sein de la première série d’images . Dans la présente description, les images d’intensité et de phase ainsi sélectionnées sont respectivement appelées « première image de sortie » et « deuxième image de sortie » car elles seront utilisées pour constituer des images de sortie de la base de données d’apprentissage (voir plus loin ci-dessous). Concernant l’étape S3 (voir figures 1 et 5), à partir des N2 piles d’images brutes prétraitées, il est dans cet exemple généré une deuxième série d’images en utilisant l’algorithme EPRY précité. Bien entendu, un autre algorithme de reconstruction peut être utilisé. Les images de cette deuxième série ont dans cet exemple une taille de 512 x 512 pixels. De manière analogue à la reconstruction de la première série d’images, l’algorithme est dans cet exemple configuré pour générer, pour chacune des N2 positions du plan focal, une première image comprenant une information d’intensité et une deuxième image comprenant une information de phase. Autrement dit, la deuxième série d’images comprend elle aussi une première sous-série d’images d’intensité et une deuxième sous-série d’images de phase . Ainsi, les images de chacune des sous-séries de la deuxième série représentent ladite région du spécimen et ainsi l’au moins un objet d’intérêt qu’elle contient selon des plans respectifs éloignés les uns des autres le long de la direction Z, cela de manière plus ou moins nette, informative ou du moins exploitable par un expert biologique, étant entendu que, pour chacune de ces sous-séries, l’image la plus exploitable ou utile pour un expert biologique ne correspond pas nécessairement à l’image associée à une position du plan focal de z = 0. Dans cet exemple, les images de la deuxième série sont utilisées pour constituer des images d’entrée de la base de données d’apprentissage. Plus précisément, l’étape S5 de constitution de la base de données d’apprentissage comprend une constitution de plusieurs jeux d’apprentissage qui comprennent chacun une première image d’entrée formée par l’une respective desdites premières images de la deuxième série, une deuxième image d’entrée formée par l’une respective desdites deuxièmes images de la deuxième série, ladite première image de sortie et ladite deuxième image de sortie . Dans ce mode de réalisation, le réseau neuronal convolutif mis en œuvre est un modèle connu sous la dénomination « U-NET ». De manière connue en soi, ce modèle présente une architecture comprenant d’une part un encodeur doté d’un assemblage de couches de convolution et de couches connues sous la dénomination anglo-saxonne « max-pooling » et, d’autre part, un décodeur doté d’un assemblage de couches de convolution et de couches de sur-échantillonnage connues sous la dénomination anglo-saxonne « upsampling / transposed convolution ». L’encodeur et le décodeur sont reliées par de éléments connues sous la dénomination anglo-saxonne « skip connections ». Le document suivant décrit un tel modèle : « Ronneberger et al., U-net: Convolutional networks for biomedical image segmentation , In International Conference on Medical image computing and computer-assisted intervention, pp. 234-241, Springer, Cham, 2015 ». Le réseau neuronal est entraîné avec la base de données d’apprentissage constituée de la manière décrite ci-dessus, à l’aide d’un algorithme d’entraînement, en l’occurrence un algorithme de rétropropagation du gradient de l’erreur. Dans une variante de réalisation, l’entraînement est réalisé avec une base de données d’apprentissage comprenant à la fois les jeux décrits ci-dessus, c’est-à-dire des jeux dans lesquels les images d’entrée sont des images de la deuxième série, et comprenant en outre des jeux dans lesquels les images d’entrée sont des images de la première série. D’autres variantes peuvent être mises en œuvre dans le cadre de l’invention pour former la base de données d’apprentissage. Par exemple, les images d’entrée des jeux d’apprentissage peuvent comprendre uniquement des images de la première série. Autrement dit, ladite deuxième série peut ne pas être générée de la manière décrite ci-dessus mais être simplement constituée à partir des images de la première série. Un réseau neuronal entraîné avec une telle base de données permet de reconstruire une imagerie bimodale, en intensité et en phase, en améliorant la qualité d‘images de microscopie par modification de la position du plan focal de manière sélective pour différents objets d’intérêt. Un réseau neuronal ainsi entraîné permet notamment d’obtenir une image ayant plusieurs objets d’intérêt qui apparaissent de manière nette sur la base d’une image de microscopie sur laquelle tout ou partie de ces objets apparaissent flous, y compris lorsque deux desdits objets d’intérêt sont superposés selon la direction de référence. Les exemples qui précèdent visent à illustrer le principe de l’invention qui peut être mis en œuvre de manière différente et/ou en combinant des caractéristiques et variantes ici décrites. Par exemple, avant acquisition des images brutes, il peut être réalisé un pré-repérage automatisé d’un ou plusieurs objets d’intérêt. Dans une variante de réalisation, la sélection des images de sortie peut être réalisée de manière automatique par un système informatique, ou à la fois avec un tel système informatique configuré par exemple de manière à présélectionner certaines images et ensuite par un opérateur humain réalisant la sélection sur la base des images ainsi présélectionnées. Dans une variante, les images d’entrée de la base de données d’apprentissage, ou certaines d’entre elles, sont des parties respectives d’images reconstruites sur la base des images brutes, qu’il s’agisse par exemple de parties d’images de la première série et/ou de la deuxième série, dont la taille peut être de 128 x 128 pixels. Bien entendu, l’invention décrite ci-dessus peut être mise en œuvre de manière analogue non pas sur une imagerie bimodale mais sur une imagerie monomodale, par exemple soit en intensité soit en phase, c’est-à-dire notamment en utilisant une unique image d’entrée et une unique image de sortie dans chacun des jeux d’apprentissage et/ou lors de la phase d’inférence. De manière analogue, l’entraînement peut être réalisé en utilisant plusieurs images d’entrée et de sortie monomodales ou bimodales qui correspondent chacune à un canal de couleur respectif. Procédé de constitution d’une base de données d’apprentissage pour entraîner un réseau neuronal convolutif destiné à améliorer la qualité d’une image de microscopie, ce procédé comprenant les étapes suivantes : – génération (S2) d’une première série d’images ( ) à partir d’une ou plusieurs images brutes ( ) d’une région d’un spécimen comprenant au moins un objet, les images de la première série étant générées à l’aide d’un algorithme de reconstruction de sorte que les images de la première série représentent ladite région du spécimen selon des plans respectifs éloignés les uns des autres le long d’une direction de référence, – sélection (S4) d’une ou plusieurs images ( , ) dans la première série pour former une ou plusieurs images de sortie, – génération (S5) de jeux d’apprentissage formant la base de données d’apprentissage, chacun des jeux d’apprentissage comprenant : - une ou plusieurs images d’entrée ( ) formées par une ou plusieurs images respectives d’une deuxième série ( ) comportant des images de ladite région du spécimen, les images de la deuxième série représentant ladite région du spécimen selon des plans respectifs éloignés les uns des autres le long de ladite direction de référence, - la ou les images de sortie ( , ). Procédé selon la revendication 1, dans lequel, pour chacun des jeux d’apprentissage, les images d’entrée ( ) comprennent une première image d’entrée ( ) comprenant une information d’intensité et une deuxième image d’entrée ( ) comprenant une information de phase, les images de sortie comprenant une première image de sortie ( ) comprenant une information d’intensité et une deuxième image de sortie ( ) comprenant une information de phase. Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel la deuxième série d’images comprend des images de la première série. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel la deuxième série ( ) comprend des images générées à partir d’une ou plusieurs images brutes ( ) de ladite région du spécimen, les images de la deuxième série ( ) étant générées (S3) à l’aide d’un algorithme de reconstruction de sorte que les images de la deuxième série ( ) représentent ladite région du spécimen selon des plans respectifs éloignés les uns des autres le long d’une direction de référence. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, comprenant une étape d’acquisition (S1) desdites images brutes ( ). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel l’étape de sélection (S4) est réalisée par un opérateur humain et/ou par un système informatique. Procédé d’entraînement d’un réseau neuronal convolutif destiné à améliorer la qualité d’une image de microscopie, en utilisant la base de données d’apprentissage constituée par un procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, à l’aide d’un algorithme d’entraînement qui est de préférence un algorithme de rétropropagation du gradient de l’erreur. Procédé de traitement d’une image de microscopie à l’aide d’un réseau neuronal convolutif entraîné avec un procédé selon la revendication 7. Dispositif configuré pour mettre en œuvre un procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, comprenant une unité de traitement pour générer ladite première série d’images ( ) et les jeux d’apprentissage et pour exécuter l’algorithme de reconstruction, et des moyens de sélection de la ou des images de sortie. Programme d’ordinateur comprenant des instructions exécutables qui, lorsqu’elles sont exécutées par ordinateur, mettent en œuvre les étapes d’un procédé de constitution d’une base de données d’apprentissage selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, d’un procédé d’entraînement selon la revendication 7 et/ou d’un procédé de traitement selon la revendication 8.