論文の概要: Neural Network-Based Processing and Reconstruction of Compromised Biophotonic Image Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14324v1
• Date: Thu, 21 Mar 2024 11:44:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-22 14:38:14.943854
• Title: Neural Network-Based Processing and Reconstruction of Compromised Biophotonic Image Data
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークによる生体フォトニック画像データの処理と再構成
• Authors: Michael John Fanous, Paloma Casteleiro Costa, Cagatay Isil, Luzhe Huang, Aydogan Ozcan,
• Abstract要約: 深層学習技術とバイオフォトニクス装置の統合により、バイオイメージングの新しい地平が開かれた。 本稿は、バイオフォトニクス装置において、研究者が故意に障害を負う様々な測定の側面について、詳細なレビューを提供する。 我々はこの戦略アプローチをうまく活用した様々なバイオフォトニクス手法について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.12427543342032196
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The integration of deep learning techniques with biophotonic setups has opened new horizons in bioimaging. A compelling trend in this field involves deliberately compromising certain measurement metrics to engineer better bioimaging tools in terms of cost, speed, and form-factor, followed by compensating for the resulting defects through the utilization of deep learning models trained on a large amount of ideal, superior or alternative data. This strategic approach has found increasing popularity due to its potential to enhance various aspects of biophotonic imaging. One of the primary motivations for employing this strategy is the pursuit of higher temporal resolution or increased imaging speed, critical for capturing fine dynamic biological processes. This approach also offers the prospect of simplifying hardware requirements/complexities, thereby making advanced imaging standards more accessible in terms of cost and/or size. This article provides an in-depth review of the diverse measurement aspects that researchers intentionally impair in their biophotonic setups, including the point spread function, signal-to-noise ratio, sampling density, and pixel resolution. By deliberately compromising these metrics, researchers aim to not only recuperate them through the application of deep learning networks, but also bolster in return other crucial parameters, such as the field-of-view, depth-of-field, and space-bandwidth product. Here, we discuss various biophotonic methods that have successfully employed this strategic approach. These techniques span broad applications and showcase the versatility and effectiveness of deep learning in the context of compromised biophotonic data. Finally, by offering our perspectives on the future possibilities of this rapidly evolving concept, we hope to motivate our readers to explore novel ways of balancing hardware compromises with compensation via AI.
• Abstract（参考訳）: 深層学習技術とバイオフォトニクス装置の統合により、バイオイメージングの新しい地平が開かれた。 この分野で魅力的なトレンドは、コスト、スピード、フォームファクターの観点からより良いバイオイメージングツールを開発するために、ある測定基準を意図的に妥協することであり、続いて、大量の理想、優れた、または代替的なデータに基づいてトレーニングされたディープラーニングモデルを利用することで、結果として生じる欠陥を補償することである。 この戦略的アプローチは、バイオフォトニクスイメージングの様々な側面を強化する可能性から、人気が高まっている。 この戦略を利用する主な動機の1つは、より高時間分解能や画像の速度の向上を追求することであり、微細な生物学的過程を捉えるのに重要である。 このアプローチはまた、ハードウェア要件や複雑さを単純化し、コストやサイズの観点から高度な画像標準をよりアクセスしやすくする。 本稿では, バイオフォトニクス装置において研究者が故意に障害を負う様々な測定側面について, 点拡散関数, 信号-雑音比, サンプリング密度, 画素分解能などについて詳細に検討する。 これらのメトリクスを意図的に妥協することで、研究者は深層学習ネットワークの応用を通じてそれらを回復するだけでなく、視野、深度、空間帯域幅といった他の重要なパラメータを返却することを目指している。 本稿では,この戦略手法をうまく活用した様々なバイオフォトニクス手法について論じる。 これらの手法は幅広い応用に及び、バイオフォトニクスデータにおける深層学習の汎用性と有効性を示す。 最後に、この急速に進化するコンセプトの今後の可能性について、私たちの視点を提供することによって、読者に、AIを介してハードウェアの妥協と補償のバランスをとる新しい方法を探求する動機を与えたいと思っています。

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