Correcting Non-Uniform Milling in FIB-SEM Images with Unsupervised Cross-Plane Image-to-Image Translation
Notice bibliographique
Résumé
Motivation: Focused Ion Beam Scanning Electron Microscopy (FIB-SEM) is an advanced Volume Electron Microscopy technology with growing applications, featuring thinner sectioning compared to other Volume Electron Microscopes. Such axial resolution is crucial for accurate segmentation and reconstruction of fine structures in biological tissues. However, in reality, the milling thickness is not always uniform across the sample surface, resulting in the axial plane looking distorted. Existing image processing approaches often: (i) assume constant section thickness; (ii) consist of multiple separate processing steps (i.e., not in an end-to-end fashion); (iii) require ground truth images for modeling, which may entail significant labor and be unsuitable for rapid analysis. Results: We develop a deep learning method to correct non-uniform milling artifacts observed in FIB-SEM images. The proposed method is an image-to-image translation technique that can mitigate image distortions in an unsupervised manner. It conducts cross-plane learning within 3D image volumes without any ground truth annotations. We demonstrate the efficacy of our method on a real-world micro-wasp dataset, showcasing significantly improved image quality after correction with qualitative and quantitative analysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».