Adaptive‐weighted cubic B‐spline using lookup tables for fast and efficient axial resampling of 3D confocal microscopy images
Notice bibliographique
Résumé
Confocal laser scanning microscopy has become a most powerful tool to visualize and analyze the dynamic behavior of cellular molecules. Photobleaching of fluorochromes is a major problem with confocal image acquisition that will lead to intensity attenuation. Photobleaching effect can be reduced by optimizing the collection efficiency of the confocal image by fast z-scanning. However, such images suffer from distortions, particularly in the z dimension, which causes disparities in the x, y, and z directions of the voxels with the original image stacks. As a result, reliable segmentation and feature extraction of these images may be difficult or even impossible. Image interpolation is especially needed for the correction of undersampling artifact in the axial plane of three-dimensional images generated by a confocal microscope to obtain cubic voxels. In this work, we present an adaptive cubic B-spline-based interpolation with the aid of lookup tables by deriving adaptive weights based on local gradients for the sampling nodes in the interpolation formulae. Thus, the proposed method enhances the axial resolution of confocal images by improving the accuracy of the interpolated value simultaneously with great reduction in computational cost. Numerical experimental results confirm the effectiveness of the proposed interpolation approach and demonstrate its superiority both in terms of accuracy and speed compared to other interpolation algorithms.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».