Bij conventionele echografie, variaties in de structuur van zacht weefsel verstoren de golffronten van ultrageluid. Ze vervagen het beeld en kunnen daarom schadelijk zijn voor de medische diagnose. Onderzoekers van het Institut Langevin (CNRS/ESPCI Paris-PSL)1 hebben een nieuwe niet-invasieve ultrasone methode ontwikkeld die dergelijke aberraties vermijdt.

In een artikel gepubliceerd in het tijdschrift PNAS op 10 juni 2020, de wetenschappers lieten zien hoe deze methode op subtiele wijze de vervormingen kan compenseren die een gefocusseerde golf ondergaat terwijl deze door het bestudeerde weefsel reist, met een ideale resolutie en contrast geoptimaliseerd voor elke pixel in de afbeelding. Deze aanpak kan worden uitgebreid tot elk type golf, en kan worden bestuurd door een netwerk met meerdere sensoren. Toepassingen variëren van biomedische diagnose tot optische microscopie, detectie van scheuren in industriële materialen, en de monitoring van vulkanen en breukzones in de geofysica.

Deze beeldvormingsmethode, bekend als matrixbeeldvorming, was ook het onderwerp van een recent gepubliceerd artikel in het tijdschrift Fysieke beoordeling X , omdat het ook kan helpen bij het ontwikkelen van nieuwe benaderingen van beeldvorming. Dit onderzoek werd gefinancierd door een ERC Consolidator-beurs (nr. 819261) als onderdeel van het Horizon 2020-programma voor onderzoek en innovatie van de Europese Unie, en leidde tot het indienen van een octrooi door de CNRS, gepubliceerd in februari 2020 (WO202016250A1).