論文の概要: Denoising Low-dose Images Using Deep Learning of Time Series Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00510v1
- Date: Sun, 31 Mar 2024 01:05:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-04 03:20:34.711924
- Title: Denoising Low-dose Images Using Deep Learning of Time Series Images
- Title（参考訳）: 時系列画像の深層学習による低線量画像のノイズ化
- Authors: Yang Shao, Toshie Yaguchi, Toshiaki Tanigaki,
- Abstract要約: 本稿では,時系列画像を空間軸の2次元画像と時間に分解して,機械学習の認知を行う手法を提案する。
本手法は, 科学, 産業, 生活における低線量画像からの連続した高解像度画像の高精度かつ安定した再構成を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.194799054956877
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Digital image devices have been widely applied in many fields, including scientific imaging, recognition of individuals, and remote sensing. As the application of these imaging technologies to autonomous driving and measurement, image noise generated when observation cannot be performed with a sufficient dose has become a major problem. Machine learning denoise technology is expected to be the solver of this problem, but there are the following problems. Here we report, artifacts generated by machine learning denoise in ultra-low dose observation using an in-situ observation video of an electron microscope as an example. And as a method to solve this problem, we propose a method to decompose a time series image into a 2D image of the spatial axis and time to perform machine learning denoise. Our method opens new avenues accurate and stable reconstruction of continuous high-resolution images from low-dose imaging in science, industry, and life.
- Abstract（参考訳）: デジタル画像デバイスは、科学画像、個人の認識、リモートセンシングなど、多くの分野に広く応用されている。
これらの撮像技術の自律走行・計測への応用として、十分な線量で観測できないときに発生する画像ノイズが大きな問題となっている。
機械学習のデノイズ技術がこの問題の解決要因になると予想されているが、次のような問題がある。
本稿では、電子顕微鏡のその場観察映像を例に、超低線量観察で機械学習が生成した人工物について報告する。
そして,この問題を解決する手法として,時系列画像を空間軸の2次元画像と時間に分解し,機械学習の認知を行う手法を提案する。
本手法は, 科学, 産業, 生活における低線量画像からの連続した高解像度画像の高精度かつ安定した再構成を行う。
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