本論文では、蛍光寿命イメージング(FLIM)の解像度向上のために、「単一サンプル画像融合アップサンプリング(SiSIFUS)」と呼ばれる手法を提案している。
SiSIFUSは、低解像度の時間分解蛍光寿命イメージと高解像度の蛍光強度イメージを組み合わせることで、高解像度の蛍光寿命イメージを再構築する。具体的には以下の2つのプライオアを利用する:
ローカルプライオア: 小領域内での蛍光強度と寿命の相関関係を利用して、強度画像から寿命を推定する。これにより、強度画像の境界情報を保持しつつ、高解像度化を行う。
グローバルプライオア: 蛍光強度パッチと寿命の関係をニューラルネットワークで学習し、強度画像から寿命を推定する。これにより、画像全体の形態的特徴と寿命の関係を捉えることができる。
これらのプライオアを組み合わせた逆問題解法により、低解像度の寿命画像を高解像度化することができる。提案手法は、従来の補間法に比べて、知覚的な画質指標で優れた性能を示している。また、高速撮影が可能になるため、生細胞イメージングなどへの応用が期待できる。
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