論文の概要: FM2S: Towards Spatially-Correlated Noise Modeling in Zero-Shot Fluorescence Microscopy Image Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10031v2
• Date: Sun, 30 Mar 2025 10:44:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-01 15:20:31.299381
• Title: FM2S: Towards Spatially-Correlated Noise Modeling in Zero-Shot Fluorescence Microscopy Image Denoising
• Title（参考訳）: FM2S:ゼロショット蛍光顕微鏡画像デノイングにおける空間相関ノイズモデリングを目指して
• Authors: Jizhihui Liu, Qixun Teng, Qing Ma, Junjun Jiang,
• Abstract要約: 蛍光マイクログラフ・トゥ・セルフ (FM2S) は、3つの重要な革新を通じて効率的な蛍光マイクログラフ・トゥ・セルフ (FM2S) を実現するゼロショットデノイザーである。 FM2Sは平均1.4dBPSNRでCVF-SIDを上回り、AP-BSNの0.1%のパラメータを必要とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.383511185170214
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Fluorescence microscopy image (FMI) denoising faces critical challenges due to the compound mixed Poisson-Gaussian noise with strong spatial correlation and the impracticality of acquiring paired noisy/clean data in dynamic biomedical scenarios. While supervised methods trained on synthetic noise (e.g., Gaussian/Poisson) suffer from out-of-distribution generalization issues, existing self-supervised approaches degrade under real FMI noise due to oversimplified noise assumptions and computationally intensive deep architectures. In this paper, we propose Fluorescence Micrograph to Self (FM2S), a zero-shot denoiser that achieves efficient FMI denoising through three key innovations: 1) A noise injection module that ensures training data sufficiency through adaptive Poisson-Gaussian synthesis while preserving spatial correlation and global statistics of FMI noise for robust model generalization; 2) A two-stage progressive learning strategy that first recovers structural priors via pre-denoised targets then refines high-frequency details through noise distribution alignment; 3) An ultra-lightweight network (3.5k parameters) enabling rapid convergence with 270$\times$ faster training and inference than SOTAs. Extensive experiments across FMI datasets demonstrate FM2S's superiority: It outperforms CVF-SID by 1.4dB PSNR on average while requiring 0.1% parameters of AP-BSN. Notably, FM2S maintains stable performance across varying noise levels, proving its practicality for microscopy platforms with diverse sensor characteristics. Code and datasets will be released.
• Abstract（参考訳）: 蛍光顕微鏡画像(FMI)は、ポアソン-ガウス混合ノイズと強い空間相関と、動的生医学シナリオにおけるペアノイズ/クリーンデータ取得の非現実性により、重要な課題に直面している。 合成雑音(例えばガウス/ポアソン)で訓練された教師付き手法は、分布外一般化の問題に悩まされるが、既存の自己教師型手法は、過度に単純化されたノイズ仮定と計算集約的な深層構造により、実FMIノイズの下で劣化する。 本稿では, ゼロショットデノイザである蛍光マイクログラフ・トゥ・セルフ(FM2S)を提案する。 1)ロバストモデル一般化のためのFMIノイズの空間的相関と大域統計を保ちながら、適応ポアソン・ガウス合成によるトレーニングデータ充足を保証するノイズ注入モジュール。 2) 先進的な2段階の学習戦略は,まず先進的目標を用いて構造的先行性を回復し,次に雑音分布アライメントにより高周波の詳細を洗練する。 3)SOTAよりも270$\times$高速なトレーニングと推論が可能な超軽量ネットワーク(3.5kパラメータ)。 FM2S は CVF-SID を平均1.4dB PSNR で上回り、AP-BSN の 0.1% のパラメータを必要とする。 特にFM2Sは、様々なノイズレベルにわたって安定した性能を維持しており、様々なセンサ特性を持つ顕微鏡プラットフォームにおいて実用性を示している。 コードとデータセットがリリースされる。

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