論文の概要: Super-resolution of biomedical volumes with 2D supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09425v1
• Date: Mon, 15 Apr 2024 02:41:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-16 13:58:36.039360
• Title: Super-resolution of biomedical volumes with 2D supervision
• Title（参考訳）: 2次元観察によるバイオメディカルボリュームの超解像
• Authors: Cheng Jiang, Alexander Gedeon, Yiwei Lyu, Eric Landgraf, Yufeng Zhang, Xinhai Hou, Akhil Kondepudi, Asadur Chowdury, Honglak Lee, Todd Hollon,
• Abstract要約: 超解像のための仮設スライス拡散は、生物学的標本のすべての空間次元にわたるデータ生成分布の固有同値性を利用する。 我々は,高解像度2次元画像の高速取得を特徴とするSliceRの組織学的刺激(SRH)への応用に着目する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 84.5255884646906
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Volumetric biomedical microscopy has the potential to increase the diagnostic information extracted from clinical tissue specimens and improve the diagnostic accuracy of both human pathologists and computational pathology models. Unfortunately, barriers to integrating 3-dimensional (3D) volumetric microscopy into clinical medicine include long imaging times, poor depth / z-axis resolution, and an insufficient amount of high-quality volumetric data. Leveraging the abundance of high-resolution 2D microscopy data, we introduce masked slice diffusion for super-resolution (MSDSR), which exploits the inherent equivalence in the data-generating distribution across all spatial dimensions of biological specimens. This intrinsic characteristic allows for super-resolution models trained on high-resolution images from one plane (e.g., XY) to effectively generalize to others (XZ, YZ), overcoming the traditional dependency on orientation. We focus on the application of MSDSR to stimulated Raman histology (SRH), an optical imaging modality for biological specimen analysis and intraoperative diagnosis, characterized by its rapid acquisition of high-resolution 2D images but slow and costly optical z-sectioning. To evaluate MSDSR's efficacy, we introduce a new performance metric, SliceFID, and demonstrate MSDSR's superior performance over baseline models through extensive evaluations. Our findings reveal that MSDSR not only significantly enhances the quality and resolution of 3D volumetric data, but also addresses major obstacles hindering the broader application of 3D volumetric microscopy in clinical diagnostics and biomedical research.
• Abstract（参考訳）: 臨床組織標本から抽出した診断情報を増やし、ヒト病理医と計算病理学モデルの両方の診断精度を向上させる可能性がある。 残念なことに、3次元の3Dボリューム顕微鏡を臨床医学に統合する障壁には、長時間の撮像時間、深さ/z軸分解能の低下、高品質なボリュームデータ不足が含まれる。 超解像(MSDSR)のためのマスク付きスライス拡散法を導入し, 生体試料のすべての空間次元にまたがるデータ生成分布に固有な等価性を利用する。 この本質的な特徴は、ある平面(例えば XY)から高解像度の画像に基づいて訓練された超解像モデルにより、他の平面(XZ, YZ)に効果的に一般化することができ、従来の配向依存を克服することができる。 生体試料分析と術中診断のための光学的画像モダリティであるRaman histology (SRH) へのMSDSRの応用に着目する。 そこで我々は,MSDSRの有効性を評価するために,SliceFIDという新しい性能指標を導入し,MSDSRがベースラインモデルよりも優れた性能を示す。 以上の結果から,MSDSRは3次元容積データの品質と解像度を著しく向上させるだけでなく,臨床診断および生医学研究における3次元容積顕微鏡の広範な応用を妨げる大きな障害にも対処できることが明らかとなった。

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