Deep Learning‐Based Point‐Scanning Super‐Resolution Imaging
Notice bibliographique
Résumé
Point scanning imaging systems (e.g. scanning electron or laser scanning confocal microscopes) are perhaps the most widely used tools for high resolution cellular and tissue imaging. Like all other imaging modalities, the resolution, speed, sample preservation, and signal‐to‐noise ratio (SNR) of point scanning systems are difficult to optimize simultaneously. In particular, point scanning systems are uniquely constrained by an inverse relationship between imaging speed and pixel resolution. Here we show these limitations can be mitigated via the use of deep learning‐based super‐sampling of undersampled images acquired on a point‐scanning system, which we termed point‐scanning super‐resolution (PSSR) imaging. Oversampled, high SNR ground truth images acquired on scanning electron or Airyscan laser scanning confocal microscopes were ‘crappified’ to generate semi‐synthetic training data for PSSR models that were then used to restore real‐world undersampled images. Remarkably, our EM PSSR model could restore undersampled images acquired with different optics, detectors, samples, or sample preparation methods in other labs. PSSR enabled previously unattainable 2 nm resolution images with our serial block face scanning electron microscope system. For fluorescence, we show that undersampled confocal images combined with a multiframe PSSR model trained on Airyscan timelapses facilitates Airyscan‐equivalent spatial resolution and SNR with ~100x lower laser dose and 16x higher frame rates than corresponding high‐resolution acquisitions. In conclusion, PSSR facilitates point‐scanning image acquisition with otherwise unattainable resolution, speed, and sensitivity. Linjing Fang 1 Fred Monroe 2 Sammy Weiser Novak 1 Lyndsey Kirk 3 Cara R. Schiavon 1 Seungyoon B. Yu 4 Tong Zhang 1 Melissa Wu 1 Kyle Kastner 5 Yoshiyuki Kubota 6 Zhao Zhang 7 Gulcin Pekkurnaz 4 John Mendenhall 3 Kristen Harris 3 Jeremy Howard 8 Uri Manor 1 1. Waitt Advanced Biophotonics Center, Salk Institute for Biological Studies, La Jolla, CA, USA 2. Wicklow AI Medical Research Initiative, San Francisco, CA, USA 3. Department of Neuroscience, Center for Learning and Memory, Institute for Neuroscience, University of Texas at Austin, Austin, TX, USA 4. Neurobiology Section, Division of Biological Sciences, University of California San Diego, La Jolla, CA, USA 5. Montreal Institute for Learning Algorithms, Université de Montréal, Canada 6. Division of Cerebral Circuitry, National Institute for Physiological Sciences, Okazaki, 444‐8787 Japan 7. Texas Advanced Computing Center, University of Texas at Austin, Austin, TX, USA 8. Fast.AI, University of San Francisco Data Institute, San Francisco, CA, USA Figure 1
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».