論文の概要: Deep Quantized Representation for Enhanced Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.14368v1
• Date: Thu, 29 Jul 2021 23:22:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-02 19:48:15.317759
• Title: Deep Quantized Representation for Enhanced Reconstruction
• Title（参考訳）: 拡張再構築のための深部量子化表現
• Authors: Akash Gupta, Abhishek Aich, Kevin Rodriguez, G. Venugopala Reddy, Amit K. Roy-Chowdhury
• Abstract要約: 本研究では,シロイヌナズナのShoot Apical Meristem(SAM)における高品質画像再構成のためのデータ駆動型Deep Quantized Latent Representation(DQLR)手法を提案する。 提案フレームワークは,zスタック内の複数の連続スライスを用いて低次元の潜伏空間を学習し,それを量子化し,次いで量子化表現を用いて再構成し,よりシャープな画像を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.337794852677035
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While machine learning approaches have shown remarkable performance in biomedical image analysis, most of these methods rely on high-quality and accurate imaging data. However, collecting such data requires intensive and careful manual effort. One of the major challenges in imaging the Shoot Apical Meristem (SAM) of Arabidopsis thaliana, is that the deeper slices in the z-stack suffer from different perpetual quality-related problems like poor contrast and blurring. These quality-related issues often lead to the disposal of the painstakingly collected data with little to no control on quality while collecting the data. Therefore, it becomes necessary to employ and design techniques that can enhance the images to make them more suitable for further analysis. In this paper, we propose a data-driven Deep Quantized Latent Representation (DQLR) methodology for high-quality image reconstruction in the Shoot Apical Meristem (SAM) of Arabidopsis thaliana. Our proposed framework utilizes multiple consecutive slices in the z-stack to learn a low dimensional latent space, quantize it and subsequently perform reconstruction using the quantized representation to obtain sharper images. Experiments on a publicly available dataset validate our methodology showing promising results.
• Abstract（参考訳）: 機械学習アプローチは生体画像解析において顕著な性能を示したが、これらの手法のほとんどは高品質で正確な画像データに依存している。 しかし、このようなデータの収集には集中的で慎重な手作業が必要だ。 シロイヌナズナのメリステム(sam)の撮影における大きな課題の1つは、zスタックの深いスライスが、コントラストの低下やぼやけといった永久的品質に関わる問題に苦しむことである。 これらの品質に関する問題は、データ収集中の品質をほとんど制御することなく、苦労して収集されたデータの廃棄につながることが多い。 そのため、さらなる分析に適するように画像を強化する技術を採用し、設計する必要がある。 本稿では,シロイヌナズナのShoot Apical Meristem(SAM)における高品質画像再構成のためのデータ駆動型Deep Quantized Latent Representation(DQLR)手法を提案する。 提案フレームワークは,zスタック内の複数の連続スライスを用いて低次元の潜伏空間を学習し,それを量子化し,次いで量子化表現を用いて再構成し,よりシャープな画像を得る。 公開データセット上での実験は、有望な結果を示す方法論を検証する。

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