論文の概要: Axial-to-lateral super-resolution for 3D fluorescence microscopy using
unsupervised deep learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.09435v1
- Date: Mon, 19 Apr 2021 16:31:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-20 14:50:24.186389
- Title: Axial-to-lateral super-resolution for 3D fluorescence microscopy using
unsupervised deep learning
- Title（参考訳）: 教師なし深層学習を用いた3次元蛍光顕微鏡の軸方向超解像
- Authors: Hyoungjun Park, Myeongsu Na, Bumju Kim, Soohyun Park, Ki Hean Kim,
Sunghoe Chang, and Jong Chul Ye
- Abstract要約: 本論文では、蛍光顕微鏡における異方性画像強化のための深層学習可能な非教師付きスーパーレゾリューション技術を提案する。
ネットワークのトレーニングには1枚の3D画像スタックしか必要としないため,本手法は実践の労力を大幅に削減する。
訓練されたネットワークは、回折限界を超える軸分解能を高めるだけでなく、イメージングプレーン間の視覚的詳細の抑制とイメージングアーティファクトの除去も行うことを実証します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.515134844947717
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Volumetric imaging by fluorescence microscopy is often limited by anisotropic
spatial resolution from inferior axial resolution compared to the lateral
resolution. To address this problem, here we present a deep-learning-enabled
unsupervised super-resolution technique that enhances anisotropic images in
volumetric fluorescence microscopy. In contrast to the existing deep learning
approaches that require matched high-resolution target volume images, our
method greatly reduces the effort to put into practice as the training of a
network requires as little as a single 3D image stack, without a priori
knowledge of the image formation process, registration of training data, or
separate acquisition of target data. This is achieved based on the optimal
transport driven cycle-consistent generative adversarial network that learns
from an unpaired matching between high-resolution 2D images in lateral image
plane and low-resolution 2D images in the other planes. Using fluorescence
confocal microscopy and light-sheet microscopy, we demonstrate that the trained
network not only enhances axial resolution beyond the diffraction limit, but
also enhances suppressed visual details between the imaging planes and removes
imaging artifacts.
- Abstract（参考訳）: 蛍光顕微鏡による体積イメージングは、横分解能と比較して下方軸分解能からの異方性空間分解能によってしばしば制限される。
この問題に対処するため,本研究では,ボリューム蛍光顕微鏡における異方性画像の強調を行う,ディープラーニング対応の非教師なし超解像技術を提案する。
高分解能のターゲットボリューム画像を必要とする既存のディープラーニングのアプローチとは対照的に、ネットワークのトレーニングでは画像形成プロセスの事前知識やトレーニングデータの登録、ターゲットデータの分離といった知識を必要とせず、単一の3dイメージスタックしか必要とせず、実践の労力を大幅に削減する。
これは、横方向画像平面における高解像度2D画像と他の平面における低解像度2D画像との未ペアマッチングから学習する最適な輸送駆動サイクル一貫性生成対向ネットワークに基づいて達成される。
蛍光共焦点顕微鏡と光シート顕微鏡を用いて, 訓練したネットワークは回折限界を超える軸分解能を増大させるだけでなく, 撮像面間の視覚詳細の抑制や画像アーティファクトの除去にも寄与することを示した。
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