Invention d'un microscope holographique 3D qui tient dans la main

La microscopie holographique permet d'observer des objets en trois dimensions, notamment les structures internes de cellules ou de tissus. Contrairement aux microscopes classiques, elle analyse aussi la phase de la lumière, révélant des détails invisibles.

C'est grâce à une imprimante 3D que des chercheurs japonais ont conçu un microscope numérique peu coûteux et facile à utiliser. Tout repose sur un smartphone qui reconstruit des hologrammes en temps réel.


Cette technologie restait jusqu'à présent encombrante, nécessitant des ordinateurs puissants pour les calculs nécessaires. Désormais, un smartphone suffit grâce à une méthode de calcul innovante, la diffraction de Fresnel à double étape.

Un faisceau lumineux éclaire un échantillon et interagit avec un faisceau de référence. Ce schéma lumineux, ou hologramme, est capté par une caméra reliée à un smartphone via USB. Le téléphone reconstruit alors une image 3D.

Un faisceau laser éclaire l'échantillon, tandis qu'un second faisceau, appelé faisceau de référence, sert de comparaison. L'interférence entre ces deux faisceaux crée un schéma lumineux complexe, ou hologramme, qui est capté par une caméra connectée au smartphone via un port USB. Grâce à une application spécifique, le smartphone analyse et traite ces données pour reconstruire une image 3D détaillée de l'échantillon, permettant ainsi d'observer ses structures internes et externes.

Cette nouvelle méthode permet de traiter les hologrammes rapidement, atteignant presque deux images par seconde. La vitesse est suffisante pour observer des objets immobiles en quasi temps réel. L'application smartphone, simple à utiliser, permet de zoomer sur l'image en un geste. Un progrès qui pourrait rendre la microscopie 3D accessible à tous, même hors laboratoire.

Des applications médicales sont envisagées, notamment dans les pays en développement où les infrastructures manquent. Ce microscope pourrait diagnostiquer des maladies comme la drépanocytose sur le terrain.

Les chercheurs travaillent déjà sur l'amélioration du système. L'apprentissage profond, une forme d'intelligence artificielle, pourrait bientôt supprimer les images parasites, rendant les observations encore plus précises.