論文の概要: Learned, uncertainty-driven adaptive acquisition for photon-efficient scanning microscopy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16102v2
• Date: Mon, 24 Mar 2025 15:48:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 16:32:15.963993
• Title: Learned, uncertainty-driven adaptive acquisition for photon-efficient scanning microscopy
• Title（参考訳）: 光子効率走査顕微鏡の学習・不確実性による適応的取得
• Authors: Cassandra Tong Ye, Jiashu Han, Kunzan Liu, Anastasios Angelopoulos, Linda Griffith, Kristina Monakhova, Sixian You,
• Abstract要約: 走査型顕微鏡システムにおいて,画素単位の不確実性を同時に認識し,予測する手法を提案する。 実験的な共焦点・多光子顕微鏡システムにおいて,不確実性マップが深層学習予測における幻覚を識別できることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.356716251834566
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Scanning microscopy systems, such as confocal and multiphoton microscopy, are powerful imaging tools for probing deep into biological tissue. However, scanning systems have an inherent trade-off between acquisition time, field of view, phototoxicity, and image quality, often resulting in noisy measurements when fast, large field of view, and/or gentle imaging is needed. Deep learning could be used to denoise noisy 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 scanning microscopy systems, improving algorithm trustworthiness and providing statistical guarantees for 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, saving time and reducing the total light dose to the sample. We demonstrate our method on experimental confocal and multiphoton microscopy systems, showing that our uncertainty maps can pinpoint hallucinations in the deep learned predictions. Finally, with our adaptive acquisition technique, we demonstrate up to 16X reduction in acquisition time and total light dose while successfully recovering fine features in the sample and reducing hallucinations. 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）: 共焦点顕微鏡や多光子顕微鏡のような走査型顕微鏡システムは、生体組織に深く入り込む強力なイメージングツールである。 しかし、走査システムは、取得時間、視野、光毒性、画像品質と固有のトレードオフを持ち、しばしば、高速で広い視野、または穏やかな画像を必要とするときにノイズ測定を行う。 ディープ・ラーニングはノイズの多い顕微鏡計測に応用できるが、これらのアルゴリズムは幻覚を起こす傾向があり、医学や科学の分野では破滅的な結果をもたらす可能性がある。 本稿では,顕微鏡システムにおける画素単位の不確実性を同時に認識・予測し,アルゴリズムの信頼性を向上し,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、試料の最も不確実な領域のみをスキャンし、時間を節約し、試料への全光線量を削減する適応的取得手法を提案する。 実験的な共焦点・多光子顕微鏡システムにおいて,不確実性マップが深層学習予測における幻覚を識別できることを実証した。 最後に, 適応的獲得手法により, 試料中の微細な特徴を回復し, 幻覚を低減しつつ, 取得時間と全光線量を最大16倍に削減できることを示した。 我々は,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を初めて実施し,再構成不確実性に基づく適応的獲得を提案する。

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