Manuel d'optique

Manuel d’étude utilisé dans le cadre d’un cours d’optique enseigné au premier cycle à l’Université Laval. Écrit par D. C. Côté (French only).

Module Python pour le tracé de rayons

Ce code a pour but de fournir un module de tracé de rayons simple pour calculer diverses propriétés des chemins optiques (objet, image, « aperture stops », « field stops »). Il utilise les matrices ABCD et ne considère pas les aberrations (sphériques ou chromatiques). Comme il utilise le formalisme ABCD (ou matrices de Gauss), il peut effectuer le traçage de rayons et de faisceaux laser gaussiens. La documentation complète est accessible ici et sur la page GitHub.

Le code a été développé d’abord à des fins d’enseignement et est utilisé dans les notes d’étude « Optique » (voir ci-dessus), mais aussi pour une utilisation réelle dans la recherche au sein du DCClab. Depuis le 21 janvier 2021, il existe un tutoriel complet et accessible gratuitement dans Journal of Neurophotonics :

V. Pineau Noël, S. Masoumi, E. Parham, G. Genest, L. Bégin, M.-A. Vigneault, D. C. Côté,. "Tools and tutorial on practical ray tracing for microscopy". Neurophotonics, 8(1), 010801 (2021). https://doi.org/10.1117/1.NPh.8.1.010801

Code Python pour l'optique des tissus

Il s’agit d’un code orienté objet extrêmement simple, écrit en Python, qui simule la propagation de la lumière dans un tissu en utilisant la méthode Monte Carlo.

Code pour la segmentation des axons

Ce code vise à segmenter les axons et la myéline à partir d’images de microscopie (par exemple la microscopie CARS). Il est écrit en langage MATLAB. Le code est accessible sur la page GitHub.

S. Bégin, O. Dupont-Therrien, E. Bélanger, A. Daradich, S. Laffray, Y. De Koninck, and D. Côté, “Automated method for the segmentation and morphometry of nerve fibers in large-scale CARS images of spinal cord tissue". Biomedical Optics Express, vol. 5, no. 12, pp. 4145–4161 (2014).