Etudiant : BOUCHRIT ISMAIL

Filière : Machine Learning Avancé et Intelligence Multimédia (MLAIM)

Encadrant : Pr. MOHAMED ADNANE MAHRAZ

Annèe : 2025

Résumé : Ces dernières années, l’imagerie sans marquage s’est imposée en optique biomédicale pour visualiser des échantillons transparents sans colorants, notamment grâce à l’imagerie quantitative de phase (QPI) qui mesure les décalages de phase pour extraire des informations structurelles. Parmi ses techniques, la microscopie holographique numérique (DHM) permet une imagerie 2D rapide, tandis que la tomographie diffractive (TDM) reconstruit des cartes 3D de l’indice de réfraction. Mon stage a porté sur la mise en œuvre de l’inversion de Born pour résoudre ce problème inverse à partir de données simulées, tout en faisant face à la limite du « cône manquant » réduisant la résolution axiale. Des pistes d’amélioration sont explorées via l’imagerie équivariante, qui intègre les symétries physiques dans l’apprentissage profond pour améliorer la qualité des reconstructions.