లైట్ మైక్రోస్కోపీ ఇమేజ్ మెరుగుదలలో తదుపరి దశ

కొత్త మోడల్ డికాన్వల్యూషన్ అని పిలువబడే ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ టెక్నిక్‌కి కొత్త ట్విస్ట్ ఇస్తుంది. వైడ్‌ఫీల్డ్, కాన్ఫోకల్ లేదా ట్రాన్స్‌మిషన్ మైక్రోస్కోప్‌ల వంటి ఆప్టికల్ మైక్రోస్కోప్‌లలో క్యాప్చర్ చేయబడిన డిజిటల్ ఇమేజ్‌ల కాంట్రాస్ట్ మరియు రిజల్యూషన్‌ను ఈ గణనపరంగా ఇంటెన్సివ్ మెథడ్ మెరుగుపరుస్తుంది. డీకాన్వల్యూషన్ బ్లర్‌ని తగ్గించడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది, ఉపయోగించిన మైక్రోస్కోపిక్ సిస్టమ్ ద్వారా పరిచయం చేయబడిన నిర్దిష్ట రకమైన ఇమేజ్ డిగ్రేడేషన్. రెండు ప్రధాన వ్యూహాలు స్పష్టమైన డీకాన్వల్యూషన్ మరియు డీప్ లెర్నింగ్-బేస్డ్ డీకాన్వల్యూషన్.

స్పష్టమైన డీకాన్వల్యూషన్ విధానాలు పాయింట్ స్ప్రెడ్ ఫంక్షన్ (PSF) భావనపై ఆధారపడి ఉంటాయి. ఒక PSF ప్రాథమికంగా నమూనాలో ఉద్భవించే కాంతి యొక్క అనంతమైన చిన్న పాయింట్ మూలం ఎలా విస్తరించబడుతుందో మరియు ఆప్టికల్ సిస్టమ్ ద్వారా త్రిమితీయ డిఫ్రాక్షన్ నమూనాగా ఎలా వ్యాపించిందో వివరిస్తుంది. అంటే: రికార్డ్ చేయబడిన (రెండు-డైమెన్షనల్) ఇమేజ్‌లో బ్లర్‌ను ఉత్పత్తి చేసే ఫోకస్-ఆఫ్-ఫోకస్ స్ట్రక్చర్‌ల నుండి ఎల్లప్పుడూ కొంత కాంతి ఉంటుంది. మైక్రోస్కోపిక్ సిస్టమ్ యొక్క PSFని తెలుసుకోవడం ద్వారా మీరు ప్రాసెస్ చేయని రికార్డ్ చేయబడిన ఇమేజ్ కంటే చాలా మెరుగ్గా సత్యాన్ని పోలి ఉండే ఇమేజ్‌తో ముగియడానికి బ్లర్‌ను లెక్కించవచ్చు.

“PSF-ఆధారిత డీకాన్వల్యూషన్ టెక్నిక్‌లతో ఉన్న పెద్ద సమస్య ఏమిటంటే, ఇచ్చిన మైక్రోస్కోపిక్ సిస్టమ్ యొక్క PSF తరచుగా అందుబాటులో ఉండదు లేదా ఖచ్చితమైనది కాదు” అని CASUS యంగ్ ఇన్వెస్టిగేటర్ గ్రూప్ నాయకుడు మరియు ECCV పేపర్ యొక్క సంబంధిత రచయిత డాక్టర్ ఆర్తుర్ యాకిమోవిచ్ చెప్పారు. “దశాబ్దాలుగా, ప్రజలు బ్లైండ్ డికాన్వల్యూషన్ అని పిలవబడే పనిలో ఉన్నారు, ఇక్కడ PSF చిత్రం లేదా ఇమేజ్ సెట్ నుండి అంచనా వేయబడింది. అయినప్పటికీ, బ్లైండ్ డికాన్వల్యూషన్ ఇప్పటికీ చాలా సవాలుగా ఉన్న సమస్య మరియు సాధించిన పురోగతి నిరాడంబరంగా ఉంది.”

యాకిమోవిచ్ బృందం గతంలో చూపినట్లుగా, “విలోమ సమస్య పరిష్కారం” టూల్‌బాక్స్‌ని ఉపయోగించడం మైక్రోస్కోపీలో బాగా పనిచేస్తుంది. విలోమ సమస్యలు నిర్దిష్ట పరిశీలనలకు దారితీసే కారణ కారకాలను పునరుద్ధరించడంలో వ్యవహరిస్తాయి. సాధారణంగా, ఈ రకమైన సమస్యలను విజయవంతంగా పరిష్కరించడానికి మీకు చాలా డేటా మరియు లోతైన అభ్యాస అల్గారిథమ్‌లు అవసరం. స్పష్టమైన డికాన్వల్యూషన్ పద్ధతుల మాదిరిగానే, ఫలితాలు అధిక-రిజల్యూషన్ లేదా మెరుగైన-నాణ్యత చిత్రాలు. ECCV వద్ద అందించిన విధానం కోసం, శాస్త్రవేత్తలు మల్టీ-స్టేజ్ రెసిడ్యువల్-BCR నెట్ (m-rBCR) అని పిలువబడే భౌతిక-సమాచార న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ను ఉపయోగించారు.

డీప్ లెర్నింగ్ విభిన్నంగా అమలు చేయబడింది

సాధారణంగా, ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ కోసం రెండు ప్రాథమిక రూపాంతరాలు ఉన్నాయి. ఇది చిత్రం యొక్క క్లాసికల్ ప్రాదేశిక ప్రాతినిధ్యంతో లేదా దాని ఫ్రీక్వెన్సీ ప్రాతినిధ్యంతో ప్రారంభించవచ్చు (ప్రాదేశిక ప్రాతినిధ్యం నుండి పరివర్తన దశ అవసరం). రెండవదానిలో, ప్రతి చిత్రం తరంగాల సమాహారంగా సూచించబడుతుంది. రెండు ప్రాతినిధ్యాలు విలువైనవి. కొన్ని ప్రాసెసింగ్ కార్యకలాపాలు ఒక రూపంలో మరియు కొన్ని మరొక రూపంలో సాధించడం సులభం. లోతైన అభ్యాస నిర్మాణాలలో ఎక్కువ భాగం ప్రాదేశిక డొమైన్‌లో పనిచేస్తాయి. ఇది ఛాయాచిత్రాలకు బాగా సరిపోతుంది. అయితే, మైక్రోస్కోపీ చిత్రాలు భిన్నంగా ఉంటాయి. అవి ఎక్కువగా ఏకవర్ణంగా ఉంటాయి. ఫ్లోరోసెన్స్ మైక్రోస్కోపీ వంటి టెక్నిక్‌ల విషయంలో అవి నలుపు నేపథ్యంలో నిర్దిష్ట కాంతి వనరులతో వ్యవహరిస్తాయి. అందువల్ల, m-rBCR ఫ్రీక్వెన్సీ ప్రాతినిధ్యాన్ని ప్రారంభ బిందువుగా ఉపయోగిస్తుంది.

“అటువంటి సందర్భాలలో ఫ్రీక్వెన్సీ డొమైన్‌ను ఉపయోగించడం వల్ల ఆప్టికల్‌గా అర్ధవంతమైన డేటా ప్రాతినిధ్యాలను రూపొందించడంలో సహాయపడుతుంది — ఇతర ఆధునిక-రోజు లోతైన అభ్యాస నిర్మాణాలతో పోలిస్తే ఆశ్చర్యకరంగా కొన్ని పారామితులతో డీకాన్వల్యూషన్ టాస్క్‌ను పరిష్కరించడానికి m-rBCR అనుమతించే భావన” అని మొదటి రచయిత రుయి లి వివరించారు. మరియు ECCVలో ప్రెజెంటర్. 1990లలో గ్రెగొరీ బెయిల్‌కిన్, రోనాల్డ్ కోయిఫ్‌మాన్ మరియు వ్లాదిమిర్ రోఖ్లిన్ (BCR పేరును వివరిస్తూ) ప్రవేశపెట్టిన ఫ్రీక్వెన్సీ రిప్రజెంటేషన్-ఆధారిత సిగ్నల్ కంప్రెషన్ స్కీమ్ ద్వారా ప్రేరణ పొందిన BCR-Net అనే మోడల్ యొక్క న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ ఆర్కిటెక్చర్‌ను ముందుకు తీసుకెళ్లాలని లి సూచించాడు. రూపాంతరం).

బృందం m-rBCR మోడల్‌ను నాలుగు వేర్వేరు డేటాసెట్‌లు, రెండు సిమ్యులేటెడ్ మైక్రోస్కోపీ ఇమేజ్‌ల డేటాసెట్‌లు మరియు రెండు రియల్ మైక్రోస్కోపీ డేటాసెట్‌లపై ధృవీకరించింది. ఇది తాజా డీప్ లెర్నింగ్-బేస్డ్ మోడల్‌లతో పోలిస్తే గణనీయంగా తక్కువ శిక్షణ పారామితులు మరియు తక్కువ రన్-టైమ్‌తో అధిక పనితీరును ప్రదర్శిస్తుంది మరియు ఇది స్పష్టమైన డీకన్వల్యూషన్ పద్ధతులను కూడా అధిగమిస్తుంది.

మైక్రోస్కోపీ చిత్రాలకు అనుగుణంగా రూపొందించబడిన మోడల్

“క్లాసిక్ కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ విధానాలకు మించిన ప్రాతినిధ్యాలను తెలుసుకోవడానికి ఈ కొత్త ఆర్కిటెక్చర్ విస్మరించబడిన మార్గాన్ని ఉపయోగిస్తోంది” అని సహ రచయిత ప్రొఫెసర్ మిషా కుద్రియాషెవ్, లీడర్ సారాంశంసైట్‌లో స్ట్రక్చరల్ బయాలజీ” బెర్లిన్‌లోని మాక్స్-డెల్బ్రూక్-సెంట్రమ్ ఫర్ మోలెకులారే మెడిజిన్ సమూహం. “మా మోడల్ సంభావ్యంగా అనవసరమైన పారామితులను గణనీయంగా తగ్గిస్తుంది. ఫలితాలు చూపినట్లుగా, ఇది పనితీరును కోల్పోకుండా ఉండదు. ఈ మోడల్ సూక్ష్మదర్శిని చిత్రాలకు స్పష్టంగా సరిపోతుంది మరియు తేలికపాటి నిర్మాణాన్ని కలిగి ఉంది, ఇది మరింత కంప్యూటింగ్ శక్తి అవసరమయ్యే ఎప్పటికీ-పెద్ద మోడల్‌ల ధోరణిని సవాలు చేస్తోంది.”

యాకిమోవిచ్ సమూహం ఇటీవలే ఉత్పాదక కృత్రిమ మేధస్సు ఆధారంగా చిత్ర నాణ్యతను పెంచే నమూనాను ప్రచురించింది. ఈ షరతులతో కూడిన వేరియేషనల్ డిఫ్యూజన్ మోడల్ ఇక్కడ అందించిన m-rBCR మోడల్‌ను అధిగమించి స్టేట్ ఆఫ్ ది ఆర్ట్ ఫలితాలను అందిస్తుంది. “అయినప్పటికీ, మీకు శిక్షణ డేటా మరియు గణన వనరులు అవసరం, వీటిలో తగినంత గ్రాఫికల్ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్లు ఈ రోజుల్లో ఎక్కువగా వెతుకుతున్నాయి” అని యాకిమోవిచ్ గుర్తుచేసుకున్నాడు. “తేలికపాటి m-rBCR మోడల్‌కు ఈ పరిమితులు లేవు మరియు ఇప్పటికీ చాలా మంచి ఫలితాలను అందిస్తోంది. అందువల్ల మేము ఇమేజింగ్ సంఘంలో మంచి ట్రాక్షన్‌ను పొందుతామని నేను విశ్వసిస్తున్నాను. దీన్ని సులభతరం చేయడానికి, మేము ఇప్పటికే వినియోగదారు-స్నేహపూర్వకతను మెరుగుపరచడం ప్రారంభించాము.”

Yakimovich సమూహం “మెషిన్ లెర్నింగ్ ఫర్ ఇన్ఫెక్షన్ అండ్ డిసీజ్” శరీరం ఒక వ్యాధికారక బారిన పడిన తర్వాత చురుకుగా ఉండే పరమాణు పరస్పర చర్యల యొక్క సంక్లిష్ట నెట్‌వర్క్‌ను అర్థం చేసుకోవడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. మెషీన్ లెర్నింగ్ యొక్క కొత్త అవకాశాలను ఉపయోగించడం ఇక్కడ కీలకం. ఆసక్తి ఉన్న రంగాలలో ఇమేజ్ రిజల్యూషన్ మెరుగుదల, 3D ఇమేజ్ పునర్నిర్మాణం, ఆటోమేటెడ్ డిసీజ్ డయాగ్నసిస్ మరియు ఇమేజ్ రీకన్‌స్ట్రక్షన్ క్వాలిటీ మూల్యాంకనం ఉన్నాయి.