論文の概要: Microscopy Image Restoration using Deep Learning on W2S

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.10884v1
• Date: Wed, 22 Apr 2020 22:14:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-10 18:40:20.549063
• Title: Microscopy Image Restoration using Deep Learning on W2S
• Title（参考訳）: W2Sの深層学習による顕微鏡画像復元
• Authors: Martin Chatton
• Abstract要約: 本稿では,最近のW2S論文に記述されているネットワークと手法に基づくディープラーニングアルゴリズムを開発し,共同認知と超解像の問題を解く。 我々のモデルは、セルイメージのW2Sデータセットに基づいてトレーニングされており、このリポジトリでオンラインでアクセス可能である。 512$times$512イメージの場合、Titan X GPUでは1秒未満、一般的なCPUでは15秒程度かかる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We leverage deep learning techniques to jointly denoise and super-resolve biomedical images acquired with fluorescence microscopy. We develop a deep learning algorithm based on the networks and method described in the recent W2S paper to solve a joint denoising and super-resolution problem. Specifically, we address the restoration of SIM images from widefield images. Our TensorFlow model is trained on the W2S dataset of cell images and is made accessible online in this repository: https://github.com/mchatton/w2s-tensorflow. On test images, the model shows a visually-convincing denoising and increases the resolution by a factor of two compared to the input image. For a 512 $\times$ 512 image, the inference takes less than 1 second on a Titan X GPU and about 15 seconds on a common CPU. We further present the results of different variations of losses used in training.
• Abstract（参考訳）: 蛍光顕微鏡で取得した生体画像のデノベーションとスーパーリゾルジョンに深層学習技術を活用する。 本稿では,最近のW2S論文に記述されているネットワークと手法に基づくディープラーニングアルゴリズムを開発し,共同認知と超分解能の問題を解決する。 具体的には,広視野画像からのSIM画像の復元について述べる。 私たちのtensorflowモデルはセルイメージのw2sデータセットでトレーニングされ、このリポジトリでオンラインでアクセスできます。 テスト画像上では、モデルが視覚的拘束性を示し、入力画像と比較して2倍の分解能を増大させる。 512ドルの$\times$ 512の画像では、titan x gpuで1秒未満、共通のcpuで約15秒かかる。 さらに、トレーニングで使用する損失のバリエーションの異なる結果も提示する。

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