Ateliers pratiques
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Frédéric Leblond, Eng., Ph.D.
Lumière, molécules et médecine : le rôle croissant de la physique vibrationnelle dans la chirurgie guidée et le diagnostic
La spectroscopie vibrationnelle offre une fenêtre particulièrement puissante sur la composition moléculaire grâce à la détection des vibrations des liaisons chimiques. Parmi ces techniques, la spectroscopie Raman se distingue par sa capacité à générer des empreintes moléculaires riches et très spécifiques à partir de presque tout matériau. Si la physique Raman est bien comprise en laboratoire, transformer la diffusion Raman spontanée en informations en temps réel capables de guider des décisions cliniques dans des environnements à enjeux élevés, tels que la chirurgie, nécessite une combinaison de photonique, de science des données et de génie biomédical.
Cette présentation explorera la physique fondamentale de la diffusion Raman, en mettant l’accent sur les aspects les plus pertinents pour le développement technologique : interactions photon-matière, limites de génération du signal, budget photonique, mécanismes de contraste spectral et considérations de conception pour des systèmes optiques in vivo. Je comparerai la spectroscopie Raman spontanée avec des approches cohérentes telles que CARS et SRS, en soulignant les points forts de chaque modalité ainsi que les contraintes pratiques lors de la transition de l’instrumentation de laboratoire à un déploiement clinique.
Sur cette base, je présenterai les progrès récents dans la traduction des systèmes Raman en outils pour la chirurgie guidée, le diagnostic in situ et la détection de maladies à partir de biofluides. Des études de cas seront présentées dans plusieurs domaines cliniques, incluant la détection des maladies infectieuses, l’oncologie neurochirurgicale, la chirurgie conservatrice du sein, la bronchoscopie, le diagnostic du cancer de la prostate et les applications orthopédiques. Ces exemples illustrent comment les informations moléculaires dérivées de Raman peuvent compléter l’imagerie médicale, soutenir la prise de décision intraopératoire et améliorer la précision diagnostique.
La présentation abordera également le paysage translationnel plus large : intégration aux flux de travail, voies réglementaires, défis de commercialisation et stratégies pour naviguer dans des environnements cliniques réels. Une analyse SWOT sera proposée afin de situer les opportunités et les limites actuelles de la spectroscopie vibrationnelle en tant que plateforme technologique médicale.
Ces perspectives démontreront comment les avancées en photonique peuvent transformer la physique moléculaire fondamentale en outils pratiques ayant un impact réel sur la qualité des soins aux patients.
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Dr. Yuan
Révolutionner les problèmes inverses en imagerie computationnelle grâce à l'IA
L'imagerie computationnelle (CI) représente un paradigme d'imagerie transformateur qui intègre de manière synergique le codage optique et le décodage computationnel. Les progrès rapides de l'intelligence artificielle (IA) ont révolutionné son cœur de métier, à savoir la résolution de problèmes inverses pour la reconstruction, propulsant les systèmes CI des prototypes de laboratoire vers des applications industrielles. Cette présentation retrace l'évolution des algorithmes de reconstruction basés sur l'IA, depuis les premiers CNN et RNN jusqu'aux architectures Transformer émergentes et aux récents modèles génératifs basés sur la diffusion. Nous discutons de la manière dont l'accent a été mis non plus sur la précision et la vitesse, mais sur la quantification et le déploiement pratiques, et comment ces algorithmes influencent désormais activement la conception du matériel CI de nouvelle génération. À l'avenir, nous envisageons une double voie : des modèles de base à grande échelle pour une reconstruction multimodale unifiée entre les systèmes, et des modèles légers spécialisés pour l'imagerie en temps réel spécifique à une tâche.