論文の概要: Learned, Uncertainty-driven Adaptive Acquisition for Photon-Efficient Multiphoton Microscopy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16102v1
• Date: Tue, 24 Oct 2023 18:06:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-26 18:49:15.036823
• Title: Learned, Uncertainty-driven Adaptive Acquisition for Photon-Efficient Multiphoton Microscopy
• Title（参考訳）: 光子効率多光子顕微鏡のための学習・不確実性駆動型適応獲得
• Authors: Cassandra Tong Ye, Jiashu Han, Kunzan Liu, Anastasios Angelopoulos, Linda Griffith, Kristina Monakhova, Sixian You
• Abstract要約: 多光子イメージング計測のための画素ワイド不確実性を同時に認識し,予測する手法を提案する。 本手法はヒト子宮内膜組織の実験的ノイズMPM測定に有用である。 実実験データを用いたデノナイジングタスクにおける分布自由不確実性定量化を初めて実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.888922568191422
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multiphoton microscopy (MPM) is a powerful imaging tool that has been a critical enabler for live tissue imaging. However, since most multiphoton microscopy platforms rely on point scanning, there is an inherent trade-off between acquisition time, field of view (FOV), phototoxicity, and image quality, often resulting in noisy measurements when fast, large FOV, and/or gentle imaging is needed. Deep learning could be used to denoise multiphoton microscopy measurements, but these algorithms can be prone to hallucination, which can be disastrous for medical and scientific applications. We propose a method to simultaneously denoise and predict pixel-wise uncertainty for multiphoton imaging measurements, improving algorithm trustworthiness and providing statistical guarantees for the deep learning predictions. Furthermore, we propose to leverage this learned, pixel-wise uncertainty to drive an adaptive acquisition technique that rescans only the most uncertain regions of a sample. We demonstrate our method on experimental noisy MPM measurements of human endometrium tissues, showing that we can maintain fine features and outperform other denoising methods while predicting uncertainty at each pixel. Finally, with our adaptive acquisition technique, we demonstrate a 120X reduction in acquisition time and total light dose while successfully recovering fine features in the sample. We are the first to demonstrate distribution-free uncertainty quantification for a denoising task with real experimental data and the first to propose adaptive acquisition based on reconstruction uncertainty
• Abstract（参考訳）: 多光子顕微鏡(MPM)は強力なイメージングツールであり、生体組織イメージングにおいて重要な効果がある。 しかし、ほとんどの多光子顕微鏡プラットフォームは点走査に依存しているため、取得時間、視野(fov)、光毒性、および画質の間に固有のトレードオフがあり、高速で大きなfov、および/または穏やかな撮像が必要な場合、ノイズの測定結果が発生することが多い。 深層学習は多光子顕微鏡測定に応用できるが、これらのアルゴリズムは幻覚を引き起こす傾向があり、医学や科学の分野では破滅的なものである。 本稿では,多光子画像計測における画素方向の不確かさを同時に推定し,アルゴリズムの信頼性を改善し,深層学習予測のための統計的保証を提供する手法を提案する。 さらに,この学習された画素単位の不確実性を利用して,サンプルの最も不確実な領域のみをスキャンする適応的取得手法を提案する。 本研究では,ヒト子宮内膜組織のMPM測定実験において,微細な特徴を維持でき,各画素における不確かさを予測しながら,他の denoising 法より優れていることを示す。 最後に, 適応的獲得手法を用いて, 試料中の微細な特徴を回収しながら, 120倍の取得時間と全光量削減効果を示した。 実実験データを用いた復調作業における分布自由不確実性定量化と再構成不確実性に基づく適応的獲得の提案を最初に行った。

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