論文の概要: Single-sample image-fusion upsampling of fluorescence lifetime images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13102v1
• Date: Fri, 19 Apr 2024 10:19:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-23 20:28:09.480745
• Title: Single-sample image-fusion upsampling of fluorescence lifetime images
• Title（参考訳）: 蛍光寿命画像の単サンプル画像融合アップサンプリング
• Authors: Valentin Kapitány, Areeba Fatima, Vytautas Zickus, Jamie Whitelaw, Ewan McGhee, Robert Insall, Laura Machesky, Daniele Faccio,
• Abstract要約: 蛍光寿命イメージング顕微鏡は、分子間相互作用と生物学的プロセスに関する詳細な情報を提供する。 FLIMの最大のボトルネックは、高い取得速度での画像解像度である。 本稿では,計算FLIM超解像に対するデータ融合手法SiSIFUSを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9054230754796732
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Fluorescence lifetime imaging microscopy (FLIM) provides detailed information about molecular interactions and biological processes. A major bottleneck for FLIM is image resolution at high acquisition speeds, due to the engineering and signal-processing limitations of time-resolved imaging technology. Here we present single-sample image-fusion upsampling (SiSIFUS), a data-fusion approach to computational FLIM super-resolution that combines measurements from a low-resolution time-resolved detector (that measures photon arrival time) and a high-resolution camera (that measures intensity only). To solve this otherwise ill-posed inverse retrieval problem, we introduce statistically informed priors that encode local and global dependencies between the two single-sample measurements. This bypasses the risk of out-of-distribution hallucination as in traditional data-driven approaches and delivers enhanced images compared for example to standard bilinear interpolation. The general approach laid out by SiSIFUS can be applied to other image super-resolution problems where two different datasets are available.
• Abstract（参考訳）: 蛍光寿命顕微鏡(FLIM)は、分子間相互作用と生物学的プロセスに関する詳細な情報を提供する。 FLIMの最大のボトルネックは、時間分解イメージング技術のエンジニアリングと信号処理の限界のため、高い取得速度での画像分解能である。 本稿では、低分解能時間分解能検出器(光子到着時間を測定する)と高分解能カメラ(強度のみを測定する)からの測定を組み合わせ、計算FLIM超解像へのデータ融合アプローチであるSiSIFUSを提案する。 そこで本研究では,2つの単サンプル測定値間の局所的および大域的依存関係をエンコードする統計的事前情報を導入する。 これは、従来のデータ駆動型アプローチのように分布外幻覚のリスクを回避し、標準的な双線形補間などと比較して拡張された画像を提供する。 SiSIFUSによる一般的なアプローチは、2つの異なるデータセットが利用できる他の画像超解像問題に適用できる。

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