최근 생물광학 기술과 딥러닝 기술의 통합은 생물 이미징 분야에 새로운 지평을 열었다. 이 분야의 주요 동향 중 하나는 비용, 속도, 폼팩터 등의 측면에서 향상된 생물 이미징 도구를 개발하기 위해 특정 측정 지표를 의도적으로 저하시키고, 이를 대규모 이상적이거나 대체 데이터로 학습된 딥러닝 모델을 활용하여 보상하는 것이다.
이 전략적 접근법은 시간 분해능 향상, 이미징 속도 증가, 하드웨어 요구사항 및 복잡성 감소 등 다양한 측면에서 생물광학 이미징을 향상시킬 수 있어 점점 더 인기를 얻고 있다. 이 논문에서는 점퍼 확산 함수(PSF), 신호 대 잡음비(SNR), 샘플링 밀도, 픽셀 해상도 등의 측정 지표를 의도적으로 저하시키는 다양한 생물광학 방법을 심층적으로 다룬다. 이러한 지표의 저하는 딥러닝 네트워크를 통해 보상될 뿐만 아니라 시야각(FOV), 초점 심도(DOF), 공간 대역폭 곱(SBP) 등의 다른 중요한 매개변수를 향상시킬 수 있다. 이 논문에서는 이러한 전략적 접근법을 성공적으로 활용한 다양한 생물광학 방법을 소개하고, 이 빠르게 발전하는 개념의 미래 가능성에 대한 견해를 제시한다.
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by Michael John... às arxiv.org 03-22-2024
https://arxiv.org/pdf/2403.14324.pdfPerguntas Mais Profundas