Kernkonzepte
深い展開された自己教師付き学習によるSelf-STORMは、高解像度顕微鏡のための画像処理技術を紹介する。
Zusammenfassung
蛍光分子を使用した低密度の長いシーケンスを作成し、精密な分子位置特定を可能にする方法に焦点を当てる。
長時間の撮影が必要であり、動的相互作用を観察する能力が制限されている問題点を指摘。
様々なフレーム数削減技術が開発されており、古典的な反復最適化から深層ニューラルネットワークまで多くの手法が存在することを述べる。
深いアルゴリズム展開は、反復スパース回復アルゴリズムの構造と監督深層学習の性能向上を利用していることを説明。
自己教師付き学習は外部トレーニングデータ不要で汎化性能が高く、ロバストなダイナミックイメージングを実現する手法であることを示す。
Zitate
"Deep learning approaches have overcome some of these disadvantages."
"The limitations of learning-based techniques can be overcome by taking advantage of both the interpretability of iterative techniques and the flexibility of deep learning."