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.