論文の概要: Super-resolved virtual staining of label-free tissue using diffusion models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20073v1
- Date: Sat, 26 Oct 2024 04:31:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-29 12:15:01.665529
- Title: Super-resolved virtual staining of label-free tissue using diffusion models
- Title（参考訳）: 拡散モデルを用いたラベルフリー組織の超解像仮想染色
- Authors: Yijie Zhang, Luzhe Huang, Nir Pillar, Yuzhu Li, Hanlong Chen, Aydogan Ozcan,
- Abstract要約: 本研究では,ブラウン橋プロセスを用いた拡散モデルに基づく超解像仮想染色手法を提案する。
提案手法は,新しいサンプリング手法を拡散モデルに基づく画像推論プロセスに統合する。
ラベルのないヒト肺組織サンプルの低分解能自動蛍光画像に盲目的に適用し、拡散に基づく超高分解能仮想染色モデルは、従来の解像度、構造的類似性、知覚精度のアプローチよりも一貫して優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8661150986074384
- License:
- Abstract: Virtual staining of tissue offers a powerful tool for transforming label-free microscopy images of unstained tissue into equivalents of histochemically stained samples. This study presents a diffusion model-based super-resolution virtual staining approach utilizing a Brownian bridge process to enhance both the spatial resolution and fidelity of label-free virtual tissue staining, addressing the limitations of traditional deep learning-based methods. Our approach integrates novel sampling techniques into a diffusion model-based image inference process to significantly reduce the variance in the generated virtually stained images, resulting in more stable and accurate outputs. Blindly applied to lower-resolution auto-fluorescence images of label-free human lung tissue samples, the diffusion-based super-resolution virtual staining model consistently outperformed conventional approaches in resolution, structural similarity and perceptual accuracy, successfully achieving a super-resolution factor of 4-5x, increasing the output space-bandwidth product by 16-25-fold compared to the input label-free microscopy images. Diffusion-based super-resolved virtual tissue staining not only improves resolution and image quality but also enhances the reliability of virtual staining without traditional chemical staining, offering significant potential for clinical diagnostics.
- Abstract（参考訳）: 組織の仮想染色は、無染色組織のラベルのない顕微鏡像を、組織化学的に染色されたサンプルの等価物に変換する強力なツールを提供する。
拡散モデルに基づく超解像仮想染色法をブラウン橋法を用いて, ラベルフリー仮想組織染色の空間分解能と忠実度を両立させ, 従来の深層学習手法の限界に対処する。
提案手法は,新しいサンプリング手法を拡散モデルに基づく画像推測プロセスに統合し,生成した仮想染色画像のばらつきを著しく低減し,より安定かつ正確な出力を得る。
ラベルのないヒト肺組織サンプルの低分解能自動蛍光画像に盲目的に適用し、拡散に基づく超解像仮想染色モデルは、従来の解像度、構造的類似性、知覚精度のアプローチを一貫して上回り、4-5倍の超解像係数を達成し、入力されたラベルのない顕微鏡画像と比較して出力空間帯域幅積を16-25倍に増やした。
拡散法に基づく超解像仮想組織染色は、解像度と画質を向上するだけでなく、従来の化学染色を使わずに仮想染色の信頼性を高め、臨床診断に有意義な可能性を秘めている。
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