I detta dokument föreslår vi en ny tillämpning av Generative Adversarial Networks (GAN) på syntesen av celler som avbildas av fluorescencemicroscopy. Jämfört med naturliga bilder tenderar celler att ha en enklare och mer geometrisk global struktur som underlättar bildgenerering. Men korrelationen mellan det rumsliga mönstret av olika fluorescerande proteiner återspeglar viktiga biologiska funktioner, och syntetiserade bilder måste fånga dessa relationer för att vara relevanta för biologiska tillämpningar. Vi anpassar GAN till den aktuella uppgiften och föreslår nya modeller med tillfälliga beroenden mellan bildkanaler som kan generera flerkanalsbilder, vilket skulle vara omöjligt att få experimentellt. Vi utvärderar vårt tillvägagångssätt med hjälp av två oberoende tekniker och jämför det med förnuftiga utgångspunkter. Slutligen visar vi att genom att interpolera över det latenta utrymmet kan vi härma de kända förändringarna i proteinlokaliseringen som sker genom tiden under cellcykeln, vilket gör att vi kan förutsäga temporal evolution från statiska bilder.
Osokin m.fl. REF använder GAN för syntetisering av biologiska celler avbildade av fluorescensmikroskopi.
GANs for Biological Image Synthesis
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}