論文の概要: Denoising diffusion models for high-resolution microscopy image restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.12078v1
• Date: Wed, 18 Sep 2024 15:53:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-19 16:55:29.549146
• Title: Denoising diffusion models for high-resolution microscopy image restoration
• Title（参考訳）: 高分解能顕微鏡画像復元のためのデノジング拡散モデル
• Authors: Pamela Osuna-Vargas, Maren H. Wehrheim, Lucas Zinz, Johanna Rahm, Ashwin Balakrishnan, Alexandra Kaminer, Mike Heilemann, Matthias Kaschube,
• Abstract要約: 我々は,低分解能情報にモデルを条件付け,高分解能画像を予測するために,DDPM(denoising diffusion probabilistic model)を訓練する。 このモデルでは,4つの高度に多種多様なデータセットに対して,これまでで最も優れた性能を示す手法に近い性能を達成できることが示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.82692226532414
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Advances in microscopy imaging enable researchers to visualize structures at the nanoscale level thereby unraveling intricate details of biological organization. However, challenges such as image noise, photobleaching of fluorophores, and low tolerability of biological samples to high light doses remain, restricting temporal resolutions and experiment durations. Reduced laser doses enable longer measurements at the cost of lower resolution and increased noise, which hinders accurate downstream analyses. Here we train a denoising diffusion probabilistic model (DDPM) to predict high-resolution images by conditioning the model on low-resolution information. Additionally, the probabilistic aspect of the DDPM allows for repeated generation of images that tend to further increase the signal-to-noise ratio. We show that our model achieves a performance that is better or similar to the previously best-performing methods, across four highly diverse datasets. Importantly, while any of the previous methods show competitive performance for some, but not all datasets, our method consistently achieves high performance across all four data sets, suggesting high generalizability.
• Abstract（参考訳）: 顕微鏡画像の進歩により、研究者はナノスケールのレベルで構造を可視化し、複雑な生物学的組織の詳細を明らかにすることができる。 しかし, 画像ノイズ, フルオロフォアの光漂白, 生体試料の高光線に対する耐性の低下などの課題が残っており, 時間分解能や実験期間が制限されている。 レーザー線量を減らすことで、低分解能と高ノイズのコストでより長い測定が可能になるため、正確な下流分析が妨げられる。 ここでは,低分解能情報にモデルを条件付け,高分解能画像を予測するために拡散確率モデル(DDPM)を訓練する。 さらに、DDPMの確率的側面は、信号対雑音比をさらに増大させる傾向にある画像の繰り返し生成を可能にする。 このモデルでは,4つの高度に多種多様なデータセットに対して,これまでで最も優れた性能を示す手法に近い性能を達成できることが示される。 重要な点として,従来の手法では,すべてのデータセットに対して競合的な性能を示すものもあったが,本手法は4つのデータセットすべてに対して常に高い性能を達成しており,高い一般化性を示している。

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