論文の概要: Recent Advancements in Microscopy Image Enhancement using Deep Learning: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.15363v2
- Date: Fri, 26 Sep 2025 06:24:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-29 14:23:57.643279
- Title: Recent Advancements in Microscopy Image Enhancement using Deep Learning: A Survey
- Title（参考訳）: 深層学習による顕微鏡画像強調の最近の進歩
- Authors: Debasish Dutta, Neeharika Sonowal, Risheraj Barauh, Deepjyoti Chetia, Sanjib Kr Kalita,
- Abstract要約: 顕微鏡画像強調の進歩は、特に深層学習の助けを借りて顕著に増加している。
本研究の目的は,この急速に成長する最先端の手法のスナップショットを提供することであり,その進化,応用,課題,今後の方向性に焦点をあてることである。
中心となる議論は、顕微鏡画像の超解像・再構成・復調の重要領域を中心に行われ、各領域は現在の傾向と深層学習の実用性の観点から探索されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Microscopy image enhancement plays a pivotal role in understanding the details of biological cells and materials at microscopic scales. In recent years, there has been a significant rise in the advancement of microscopy image enhancement, specifically with the help of deep learning methods. This survey paper aims to provide a snapshot of this rapidly growing state-of-the-art method, focusing on its evolution, applications, challenges, and future directions. The core discussions take place around the key domains of microscopy image enhancement of super-resolution, reconstruction, and denoising, with each domain explored in terms of its current trends and their practical utility of deep learning.
- Abstract（参考訳）: 顕微鏡画像の強調は、生体細胞や材料の詳細を顕微鏡スケールで理解する上で重要な役割を担っている。
近年,特に深層学習の助けを借りて,顕微鏡画像強調の進歩が顕著に進んでいる。
本研究の目的は,この急速に成長する最先端の手法のスナップショットを提供することであり,その進化,応用,課題,今後の方向性に焦点をあてることである。
中心となる議論は、顕微鏡画像の超解像・再構成・復調の重要領域を中心に行われ、各領域は現在の傾向と深層学習の実用性の観点から探索されている。
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