論文の概要: DeStripe: A Self2Self Spatio-Spectral Graph Neural Network with Unfolded
Hessian for Stripe Artifact Removal in Light-sheet Microscopy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.13419v1
- Date: Mon, 27 Jun 2022 16:13:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-28 14:16:57.715994
- Title: DeStripe: A Self2Self Spatio-Spectral Graph Neural Network with Unfolded
Hessian for Stripe Artifact Removal in Light-sheet Microscopy
- Title（参考訳）: DeStripe:光シート顕微鏡におけるStripeアーチファクト除去のための展開ヘシアンを用いた自己2Self比スペクトルグラフニューラルネットワーク
- Authors: Yu Liu, Kurt Weiss, Nassir Navab, Carsten Marr, Jan Huisken, Tingying
Peng
- Abstract要約: 本稿では,光シート蛍光顕微鏡(LSFM)におけるDeStripeと呼ばれるブラインドアーティファクト除去アルゴリズムを提案する。
DeStripeは、一方向のアーティファクトと前景の画像の構造的差異を利用して、潜在的に破損した係数をローカライズする。
影響された係数をグラフニューラルネットワークに入力して、標準画像空間の構造が十分に保存されていることを保証するために、ヘッセン正規化をアンロールした状態でリカバリすることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.223974943121874
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Light-sheet fluorescence microscopy (LSFM) is a cutting-edge volumetric
imaging technique that allows for three-dimensional imaging of mesoscopic
samples with decoupled illumination and detection paths. Although the selective
excitation scheme of such a microscope provides intrinsic optical sectioning
that minimizes out-of-focus fluorescence background and sample photodamage, it
is prone to light absorption and scattering effects, which results in uneven
illumination and striping artifacts in the images adversely. To tackle this
issue, in this paper, we propose a blind stripe artifact removal algorithm in
LSFM, called DeStripe, which combines a self-supervised spatio-spectral graph
neural network with unfolded Hessian prior. Specifically, inspired by the
desirable properties of Fourier transform in condensing striping information
into isolated values in the frequency domain, DeStripe firstly localizes the
potentially corrupted Fourier coefficients by exploiting the structural
difference between unidirectional stripe artifacts and more isotropic
foreground images. Affected Fourier coefficients can then be fed into a graph
neural network for recovery, with a Hessian regularization unrolled to further
ensure structures in the standard image space are well preserved. Since in
realistic, stripe-free LSFM barely exists with a standard image acquisition
protocol, DeStripe is equipped with a Self2Self denoising loss term, enabling
artifact elimination without access to stripe-free ground truth images.
Competitive experimental results demonstrate the efficacy of DeStripe in
recovering corrupted biomarkers in LSFM with both synthetic and real stripe
artifacts.
- Abstract（参考訳）: 光シート蛍光顕微鏡(英: Light-sheet fluorescence microscopy, LSFM)は、メソスコピックな試料を3次元に撮像する技術である。
このような顕微鏡の選択的励起スキームは、焦点外蛍光背景と試料光損傷を最小化する固有の光学分割を提供するが、光吸収や散乱効果が生じやすいため、画像中の不均一な照明や剥ぎ取りが悪くなる。
この問題に対処するため,本稿では,自己教師付きスペーススペクトルグラフニューラルネットワークとヘッセン事前展開を組み合わせたLSFMにおけるブラインドストライプアーティファクト除去アルゴリズムであるDeStripeを提案する。
具体的には、ストリップ情報を周波数領域内の孤立値に縮合するフーリエ変換の望ましい性質から着想を得たDeStripeは、一方向ストリップアーティファクトとより等方的なフォアグラウンド画像の間の構造的差異を利用して、潜在的に破損したフーリエ係数をまず局所化する。
影響を受けるフーリエ係数は回復のためにグラフニューラルネットワークに供給され、標準画像空間の構造が十分に保存されるようにヘッセン正規化が展開されない。
リアルでストライプのないLSFMは、標準的な画像取得プロトコルではほとんど存在しないため、DeStripeは、Slf2Self denoising Los termを備えており、ストライプのない地上の真実画像にアクセスせずにアーティファクトの除去を可能にする。
比較実験の結果,lsfmにおける破壊的バイオマーカー回収におけるdestripeの有効性が示された。
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