本研究では、生物電子顕微鏡(EM)画像の生成に取り組んでいる。EM画像は複雑な大域的および局所的構造を持つため、従来のGANモデルでは現実的な画像を生成することが困難であった。
まず、ミトコンドリアおよび細胞膜のマスクを生成する段階では、提案するスキップパッチ識別器が、パッチ識別器に比べて優れた性能を示した。スキップパッチ識別器は、16x16、20x20、32x32、70x70のパッチサイズにアクセスできるため、大域的および局所的な構造を同時に捉えることができる。これにより、ミトコンドリアの内部構造などの複雑な特徴を再現できる。
次に、生成したマスクを使ってEM画像を生成する段階では、3つの条件付きGANモデル(パッチ16x16、パッチ70x70、スキップパッチ)を比較した。PCA分析の結果、3つのモデルともに実際のEM画像と同様の分布を示した。しかし、生成された画像を詳細に観察すると、パッチ16x16モデルは画像がぼやけ、パッチ70x70モデルはミトコンドリア内部に人工的な正方形のアーティファクトが見られた。一方、提案するスキップパッチモデルは、より現実的な画像を生成できることが確認された。さらに、スキップパッチモデルは、パッチ識別器モデルに比べて収束が約50%早かった。
以上より、大域的および局所的な構造を同時に捉えられるスキップパッチ識別器を備えたGANモデルが、EM画像の生成に有効であることが示された。特に、複雑な構造を持つ生物学的画像の生成には、このようなアプローチが重要であると考えられる。
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by Nishith Ranj... kl. arxiv.org 04-02-2024
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