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L'imagerie spectrale peut être réalisée de diverses façons et est mentionnée par plusieurs termes1,2,3,4. En général, l'imagerie spectrale désigne les données acquises dans au moins deux dimensions spatiales et une dimension spectrale. L'imagerie multispectrale et hyperspectrale se distingue le plus souvent par le nombre de bandes de longueur d'onde ou par le fait que les bandes spectrales sont contigus1. Pour cette application, les données hyperspectrales sont définies comme des données spectrales acquises avec des bandes de longueur d'onde contigus obtenues par espacement des longueurs d'onde du centre au moins la moitié de la largeur totale à la moitié maximale (FWHM) de chaque filtre de bandepass utilisé pour l'excitation (c.-à-d., 5 nm espacement de longueur d'onde centrale pour les filtres bandpass avec des bandes passantes de 14-20 nm). La nature contigue des bandes de données permet un suréchantillonnage de l'ensemble de données, en veillant à ce que les critères de Nyquist soient satisfaits lors de l'échantillonnage du domaine spectral.
L'imagerie hyperspectrale a été développée par la NASA dans les années 1970 et 1980 en conjonction avec le premier satellite Landsat5,6. La collecte de données à partir de plusieurs bandes spectrales adjacentes a permis la génération d'un spectre d'éclat de chaque pixel. L'identification et la définition du spectre d'éclat des composants individuels ont permis non seulement de détecter les matériaux de surface par leurs spectres caractéristiques, mais aussi d'éliminer les signaux intermédiaires, tels que les variations du signal conditions atmosphériques. Le concept de détection des matériaux à l'aide de leurs spectres caractéristiques a été appliqué aux systèmes biologiques en 1996, lorsque Schck et coll. ont utilisé des combinaisons de cinq fluorophores différents et de leurs spectres connus pour distinguer les chromosomes étiquetés dans un processus appelé karyotypage spectral7. Cette technique a été élaborée en 2000 par Tsurui et coll. pour l'imagerie par fluorescence d'échantillons de tissus, à l'aide de sept colorants fluorescents et d'une décomposition de la valeur singulière pour obtenir la séparation spectrale de chaque pixel en combinaisons linéaires de spectres dans la référence. bibliothèque8. Semblable à leurs homologues de télédétection, la contribution de chaque fluorophore connu peut être calculée à partir de l'image hyperspectrale, donnée des informations a priori du spectre de chaque fluorophore.
L'imagerie hyperspectrale a également été utilisée dans les domaines de l'agriculture9, astronomie10, biomédecine11, imagerie chimique12, applications environnementales13, soins oculaires14, science alimentaire15, science médico-légale16,17, science médicale18, minéralogie19, et la surveillance20. Une limitation clé des systèmes actuels d'imagerie hyperspectrale au microscope fluorescence est que la technologie d'imagerie hyperspectrale standard isole les signaux de fluorescence dans les bandes étroites par 1) filtrant d'abord la lumière d'excitation pour contrôler l'excitation de l'échantillon, puis 2) le filtrage supplémentaire émis la lumière pour séparer l'émission de fluorescence en bandes étroites qui peuvent plus tard être séparées mathématiquement21. Le filtrage de l'éclairage d'excitation et de la fluorescence émise réduit la quantité de signal disponible, ce qui abaisse le rapport signal-bruit et nécessite de longs délais d'acquisition. Le faible signal et les longs délais d'acquisition limitent l'applicabilité de l'imagerie hyperspectrale en tant qu'outil de diagnostic.
Une modalité d'imagerie a été développée qui fait usage de l'imagerie hyperspectrale mais amplifie le signal disponible, réduisant ainsi le temps d'acquisition nécessaire21,22. Cette nouvelle modalité, appelée imagerie hyperspectrale à balayage d'excitation, acquiert des données d'image spectrale en variant la longueur d'onde de l'excitation et en recueillant un large éventail de lumière émise. Il a déjà été démontré que cette technique donne des ordres de grandeur augmentations du rapport signal-bruit par rapport aux techniques de balayage des émissions21,22. L'augmentation du rapport signal-bruit est en grande partie due au large passage de bande (600 nm) de lumière d'émission détecté, tandis que la spécificité est fournie en filtrant seulement la lumière d'excitation au lieu de l'émission de fluorescence. Cela permet à toute la lumière émise (pour chaque longueur d'onde d'excitation) d'atteindre le détecteur21. En outre, cette technique peut être utilisée pour distinguer l'autofluorescence des étiquettes exogènes. En outre, la capacité de réduire le temps d'acquisition en raison de l'augmentation du signal détectable réduit le risque de photoblanchiment ainsi que permet des balayages spectrals à un taux d'acquisition qui est acceptable pour l'imagerie vidéo spectrale.
L'objectif de ce protocole est de servir de guide d'acquisition de données pour la microscopie d'imagerie hyperspectrale à balayage d'excitation. En outre, des descriptions sont incluses qui aident à comprendre le chemin de lumière et le matériel. On décrit également la mise en œuvre d'un logiciel open-source pour un microscope d'imagerie hyperspectrale à balayage d'excitation. Enfin, des descriptions sont fournies sur la façon de calibrer le système selon une norme traçable NIST, d'ajuster les paramètres logiciels et matériels pour obtenir des résultats précis et de démélanger le signal détecté en contributions de composants individuels.