論文の概要: Resolution enhancement of placenta histological images using deep learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.00163v1
• Date: Sat, 30 Jul 2022 08:17:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-02 13:24:43.879544
• Title: Resolution enhancement of placenta histological images using deep learning
• Title（参考訳）: 深層学習による胎盤組織像の解像度向上
• Authors: Arash Rabbani, Masoud Babaei
• Abstract要約: U-netニューラルネットワークモデルの修正版は、低解像度と残像の関係を見つけるために調整されている。 提案手法は, セルの端面における低解像度画像のコントラストを向上するだけでなく, 高解像度の胎盤鮮明な空間の画像に似せた重要な細部とテクスチャを追加した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this study, a method has been developed to improve the resolution of histological human placenta images. For this purpose, a paired series of high- and low-resolution images have been collected to train a deep neural network model that can predict image residuals required to improve the resolution of the input images. A modified version of the U-net neural network model has been tailored to find the relationship between the low resolution and residual images. After training for 900 epochs on an augmented dataset of 1000 images, the relative mean squared error of 0.003 is achieved for the prediction of 320 test images. The proposed method has not only improved the contrast of the low-resolution images at the edges of cells but added critical details and textures that mimic high-resolution images of placenta villous space.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,ヒト胎盤の組織像の分解能を向上させる手法を開発した。 この目的のために、入力画像の解像度を改善するために必要な画像残差を予測できるディープニューラルネットワークモデルをトレーニングするために、一連の高解像度画像と低解像度画像が収集された。 U-netニューラルネットワークモデルの修正版は、低解像度と残像の関係を見つけるために調整されている。 1000画像の拡張データセット上で900エポックのトレーニングを行った後、320のテスト画像の予測のために、相対平均二乗誤差0.003を達成する。 提案手法は,セル端の低分解能画像のコントラストを向上させるだけでなく,胎盤振動空間の高分解能画像を模倣する重要な細部やテクスチャを追加した。

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