論文の概要: SR-CACO-2: A Dataset for Confocal Fluorescence Microscopy Image Super-Resolution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09168v1
- Date: Thu, 13 Jun 2024 14:30:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-14 17:24:35.032196
- Title: SR-CACO-2: A Dataset for Confocal Fluorescence Microscopy Image Super-Resolution
- Title（参考訳）: SR-CACO-2-共焦点蛍光顕微鏡画像超解像のデータセット
- Authors: Soufiane Belharbi, Mara KM Whitford, Phuong Hoang, Shakeeb Murtaza, Luke McCaffrey, Eric Granger,
- Abstract要約: SR-CACO-2と呼ばれる大規模な走査共焦点顕微鏡データセットを導入する。
3つの異なる蛍光マーカーにマークされた低解像度画像対と高解像度画像対で構成されている。
これにより、SISR法の性能を3つの異なるアップスケーリングレベルで評価することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.770202118479678
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Confocal fluorescence microscopy is one of the most accessible and widely used imaging techniques for the study of biological processes. Scanning confocal microscopy allows the capture of high-quality images from 3D samples, yet suffers from well-known limitations such as photobleaching and phototoxicity of specimens caused by intense light exposure, which limits its use in some applications, especially for living cells. Cellular damage can be alleviated by changing imaging parameters to reduce light exposure, often at the expense of image quality. Machine/deep learning methods for single-image super-resolution (SISR) can be applied to restore image quality by upscaling lower-resolution (LR) images to produce high-resolution images (HR). These SISR methods have been successfully applied to photo-realistic images due partly to the abundance of publicly available data. In contrast, the lack of publicly available data partly limits their application and success in scanning confocal microscopy. In this paper, we introduce a large scanning confocal microscopy dataset named SR-CACO-2 that is comprised of low- and high-resolution image pairs marked for three different fluorescent markers. It allows the evaluation of performance of SISR methods on three different upscaling levels (X2, X4, X8). SR-CACO-2 contains the human epithelial cell line Caco-2 (ATCC HTB-37), and it is composed of 22 tiles that have been translated in the form of 9,937 image patches for experiments with SISR methods. Given the new SR-CACO-2 dataset, we also provide benchmarking results for 15 state-of-the-art methods that are representative of the main SISR families. Results show that these methods have limited success in producing high-resolution textures, indicating that SR-CACO-2 represents a challenging problem. Our dataset, code and pretrained weights are available: https://github.com/sbelharbi/sr-caco-2.
- Abstract（参考訳）: 共焦点蛍光顕微鏡(Confocal fluorescence microscopy)は、生物学的プロセスの研究において最も利用しやすく広く使われているイメージング技術の一つである。
走査型共焦点顕微鏡は、3Dサンプルから高品質な画像を取り出すことができるが、強力な光露光による試料の光漂白や光毒性といった、よく知られた限界に悩まされている。
セルの損傷は、しばしば画質を犠牲にして、光の露出を減らすために画像パラメータを変更することで軽減される。
低解像度(LR)画像をアップスケーリングして高解像度画像(HR)を生成することにより、画像品質の回復に、一像超解像(SISR)のマシン/ディープ学習法を適用することができる。
これらのSISR法は, 公開データの豊富さを理由として, フォトリアリスティック画像に適用されている。
対照的に、公開データの欠如は、その応用と共焦点顕微鏡の走査の成功を部分的に制限している。
本稿では,3種類の蛍光マーカーに印加された低解像度と高解像度の画像対からなる,SR-CACO-2と呼ばれる大規模な走査共焦点顕微鏡データセットを提案する。
3種類のアップスケーリングレベル(X2, X4, X8)でSISR法の性能を評価することができる。
SR-CACO-2はヒト上皮細胞株Caco-2(ATCC HTB-37)を含み、SISR法による実験のために9,937枚の画像パッチの形で翻訳された22個のタイルからなる。
新しいSR-CACO-2データセットから、主要なSISRファミリーを代表する15の最先端メソッドのベンチマーク結果も提供する。
その結果,これらの手法は高分解能なテクスチャの生成に限界があり,SR-CACO-2は難しい問題であることがわかった。
データセット、コード、事前トレーニングされたウェイトは、https://github.com/sbelharbi/sr-caco-2.comで利用可能です。
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