Syfte Probe-baserad konfokal laser endomikroskop (pCLE) är en nyligen avbildning modalitet som gör det möjligt att utföra in vivo optiska biopsier. Utformningen av pCLE hårdvara, och dess beroende av en optisk fiber bunt, i grunden begränsar bildkvaliteten med några tiotusentals fibrer, var och en fungerar som motsvarighet till en enda-pixel detektor, monteras i en enda fiber bunt. Videoregistreringstekniker kan användas för att uppskatta högupplösta bilder (HR) genom att utnyttja tidsinformationen i en sekvens av lågupplösningsbilder (LR). Dock är anpassningen av LR-ramar, som krävs för fusionen, beräkningskrävande och benägna att artefakter. Metoder I detta arbete föreslår vi en ny syntetisk datagenereringsmetod för att träna exemplar-baserade Deep Neural Networks (DNN). HR pCLE-bilder med förbättrad kvalitet återvinns av de modeller som är utbildade på par av uppskattade HR-bilder (genererade av videoregistreringsalgoritmen) och realistiska syntetiska LR-bilder. Prestanda av tre olika state-of-theart DNNs tekniker analyserades på en Smart Atlas databas av 8806 bilder från 238 pCLE videosekvenser. Resultaten validerades genom en omfattande bildkvalitetsbedömning som tar hänsyn till olika kvalitetsresultat, inklusive en genomsnittlig åsiktspoäng (MOS). Resultat Resultaten visar att den föreslagna lösningen ger en effektiv förbättring av kvaliteten på den erhållna rekonstruerade bilden. Slutsats Den föreslagna utbildningsstrategin och tillhörande DNNs gör att vi kan utföra övertygande super-upplösning av pCLE-bilder. Nyckelord Exempelbaserad superupplösning · Djupinlärning · Probebaserad konfokal laserendomikroskopi · Mosaking Daniele Ravì och Agnieszka Barbara Szczotka har bidragit lika mycket till detta arbete. Webbversionen av denna artikel (https://doi.
Ett första försök att utbilda ett EBSR-nätverk för endomikroskopering föreslogs av REF där en videoregistreringsteknik används för att uppskatta HR-avbildningar från en sekvens av LR-avbildningar.
Effective deep learning training for single-image super-resolution in endomicroscopy exploiting video-registration-based reconstruction
{'venue': 'International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery', 'journal': 'International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}