論文の概要: waveOrder: generalist framework for label-agnostic computational microscopy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09775v1
- Date: Fri, 13 Dec 2024 00:58:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-16 15:01:38.002793
- Title: waveOrder: generalist framework for label-agnostic computational microscopy
- Title（参考訳）: WaveOrder:ラベルに依存しない計算顕微鏡のための一般的なフレームワーク
- Authors: Talon Chandler, Eduardo Hirata-Miyasaki, Ivan E. Ivanov, Ziwen Liu, Deepika Sundarraman, Allyson Quinn Ryan, Adrian Jacobo, Keir Balla, Shalin B. Mehta,
- Abstract要約: 相関計算顕微鏡は、動的生物学的システムのマッピングを加速している。
本稿では,生体分子間の構造秩序 (wave Order) の光画像化のためのフレームワークについて報告する。
我々は, 定量的位相イメージング, 位相・偏光を用いた定量的ラベルフリーイメージング, 蛍光デコンボリューションイメージングなど, 複数の3次元計算顕微鏡法を実装した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.337054351451505
- License:
- Abstract: Correlative computational microscopy is accelerating the mapping of dynamic biological systems by integrating morphological and molecular measurements across spatial scales, from organelles to entire organisms. Visualization, measurement, and prediction of interactions among the components of biological systems can be accelerated by generalist computational imaging frameworks that relax the trade-offs imposed by multiplex dynamic imaging. This work reports a generalist framework for wave optical imaging of the architectural order (waveOrder) among biomolecules for encoding and decoding multiple specimen properties from a minimal set of acquired channels, with or without fluorescent labels. waveOrder expresses material properties in terms of elegant physically motivated basis vectors directly interpretable as phase, absorption, birefringence, diattenuation, and fluorophore density; and it expresses image data in terms of directly measurable Stokes parameters. We report a corresponding multi-channel reconstruction algorithm to recover specimen properties in multiple contrast modes. With this framework, we implement multiple 3D computational microscopy methods, including quantitative phase imaging, quantitative label-free imaging with phase and polarization, and fluorescence deconvolution imaging, across scales ranging from organelles to whole zebrafish. These advances are available via an extensible open-source computational imaging library, waveOrder, and a napari plugin, recOrder.
- Abstract（参考訳）: 相関計算顕微鏡は、オルガネラから有機体全体まで、空間スケールにわたる形態学的および分子的測定を統合することで、動的生物学的システムのマッピングを加速している。
生物学的システムの構成要素間の相互作用の可視化、測定、予測は、マルチプレックスダイナミックイメージングによって課されるトレードオフを緩和する一般の計算イメージングフレームワークによって加速することができる。
本研究は, 蛍光標識の有無にかかわらず, 得られたチャネルの最小セットから複数の検体特性を符号化し, 復号するための生体分子間における構造秩序(波順)の波動光学像の一般的な枠組みを報告する。
ウェーブオーダーは、位相、吸収、複屈折、拡張、フルオロフォア密度を直接解釈できるエレガントな物理的動機付け基底ベクトルで材料特性を表現し、直接測定可能なストークスパラメータで画像データを表現する。
複数のコントラストモードで標本特性を復元するために,対応するマルチチャネル再構成アルゴリズムを報告する。
本フレームワークでは, 定量的位相像, 位相・偏光を伴う定量ラベルフリー画像, 蛍光脱畳画像など, オルガネラからゼブラフィッシュ全体まで, 様々な3次元計算顕微鏡手法を実装している。
これらの進歩は、拡張可能なオープンソースの計算画像ライブラリ、WaveOrder、nanaariプラグインを通じて利用できる。
関連論文リスト
- Novel computational workflows for natural and biomedical image processing based on hypercomplex algebras [49.81327385913137]
ハイパーコンプレックス画像処理は、代数的および幾何学的原理を含む統一パラダイムで従来の手法を拡張している。
このワークル平均は、自然・生体画像解析のための四元数と2次元平面(四元数 - ピクセルを表す - を2次元平面に分割する)を分割する。
提案手法は、画像の自動処理パイプラインの一部として、カラー外観(例えば、代替リフレクションやグレースケール変換)と画像コントラストを規制することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-11T18:38:02Z) - Invariant Discovery of Features Across Multiple Length Scales: Applications in Microscopy and Autonomous Materials Characterization [3.386918190302773]
可変オートエンコーダ(VAE)は、画像データの変動の基本的な要因を特定する強力なツールとして登場した。
異なる長さスケールでサンプル化した記述子を用いて,VAEの漸進的トレーニングに基づいて,SI-VAEアプローチを導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-01T01:48:46Z) - Learning Multimodal Volumetric Features for Large-Scale Neuron Tracing [72.45257414889478]
オーバーセグメントニューロン間の接続を予測し,人間の作業量を削減することを目的としている。
最初はFlyTracingという名前のデータセットを構築しました。
本稿では,高密度なボリュームEM画像の埋め込みを生成するための,新しい接続性を考慮したコントラスト学習手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-05T19:45:12Z) - Bayesian Unsupervised Disentanglement of Anatomy and Geometry for Deep Groupwise Image Registration [50.62725807357586]
本稿では,マルチモーダル群画像登録のための一般ベイズ学習フレームワークを提案する。
本稿では,潜在変数の推論手順を実現するために,新しい階層的変分自動符号化アーキテクチャを提案する。
心臓、脳、腹部の医療画像から4つの異なるデータセットを含む,提案された枠組みを検証する実験を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-04T08:46:39Z) - Fluctuation-based deconvolution in fluorescence microscopy using
plug-and-play denoisers [2.236663830879273]
蛍光顕微鏡で得られた生きた試料の画像の空間分解能は、可視光の回折により物理的に制限される。
この制限を克服するために、いくつかのデコンボリューションと超解像技術が提案されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-20T15:43:52Z) - Quantum enhanced probing of multilayered-samples [0.0]
量子光コヒーレンストモグラフィーは、多層材料の内部構造を再構築するために、古典的でない光源に依存している。
そこで本研究では,データ後処理のための高速遺伝的アルゴリズムと組み合わせた理論モデルを用いて,複雑な多層試料の形態を抽出することに成功した。
我々の結果は、複雑な構造の実用的な高分解能プローブの開発に繋がる可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-25T21:22:25Z) - Synplex: A synthetic simulator of highly multiplexed histological images [2.816013261482056]
本稿では,免疫染色組織画像の多重化が可能なシミュレーションシステムであるsynplexを提案する。
Synplex は 3 つのシーケンシャルモジュールで構成され、それぞれが別々のタスクを担当します。
マルチプレックス画像解析アルゴリズムのトレーニングおよび/または検証に有用なツールになると考えています。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-08T09:12:02Z) - Data-Driven Discovery of Molecular Photoswitches with Multioutput
Gaussian Processes [51.17758371472664]
フォトウィッチ可能な分子は、光によってアクセスされる2つ以上の異性体である。
本稿では、データセットキュレーションとマルチタスク学習を基盤とした、分子フォトウィッチのためのデータ駆動探索パイプラインを提案する。
提案手法は, 市販フォトウィッチ可能な分子のライブラリーをスクリーニングし, 実験的に検証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-28T20:59:03Z) - Hyperspectral-Multispectral Image Fusion with Weighted LASSO [68.04032419397677]
本稿では,高スペクトル像と多スペクトル像を融合させて高画質な高スペクトル出力を実現する手法を提案する。
提案したスパース融合と再構成は,既存の公開画像の手法と比較して,定量的に優れた結果が得られることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-15T23:07:56Z) - Residual-Sparse Fuzzy $C$-Means Clustering Incorporating Morphological
Reconstruction and Wavelet frames [146.63177174491082]
Fuzzy $C$-Means (FCM)アルゴリズムは、形態的再構成操作とタイトウェーブレットフレーム変換を組み込んでいる。
特徴集合とその理想値の間の残差に対して$ell_0$正規化項を付与することにより、改良されたFCMアルゴリズムを提案する。
合成, 医用, カラー画像に対する実験結果から, 提案アルゴリズムは効率的かつ効率的であり, 他のアルゴリズムよりも優れていた。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-14T10:00:03Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。