Under de senaste åren har endomikroskop i allt högre grad använts för diagnostiska ändamål och interventionsvägledning. Den kan ge intraoperativa hjälpmedel för vävnadskarakterisering i realtid och kan hjälpa till att utföra visuella undersökningar som exempelvis syftar till att upptäcka epitelcancer. På grund av fysiska begränsningar på förvärvsprocessen, endomikroskop bilder, har fortfarande idag ett lågt antal informativa pixlar som hämmar deras kvalitet. Efterbehandlingstekniker, såsom Super-Resolution (SR), är en potentiell lösning för att öka kvaliteten på dessa bilder. SR-teknik övervakas ofta, vilket kräver anpassade par av lågupplösta (LR) och högupplösta (HR) bilder fläckar för att träna en modell. I vårt område hindrar dock bristen på HR-bilder insamlingen av sådana par och gör handledd utbildning olämplig. Därför föreslår vi ett oövervakat SR-ramverk baserat på ett negativt djupt neuralt nätverk med en fysiskt inspirerad cykelkonsistens, utformad för att införa vissa förvärvsegenskaper på de superupplösta bilderna. Vårt ramverk kan utnyttja HR-avbildningar, oavsett var de kommer ifrån, för att överföra kvaliteten på HR-avbildningarna till de första LR-avbildningarna. Denna fastighet kan vara särskilt användbar i alla situationer där par av LR/HR inte är tillgängliga under utbildningen. Vår kvantitativa analys, validerad med hjälp av en databas på 238 endmikroskopi videosekvenser från 143 patienter, visar rörledningens förmåga att producera övertygande superupplösta bilder. En genomsnittlig opinionsundersökning (MOS) bekräftar också denna kvantitativa bildkvalitetsbedömning.
I en nyare studie REF, Ravi et al. utbildade en CNN för oövervakad SR på CLE bilder med hjälp av en cykel konsekvens legalisering, utformad för att införa förvärv egenskaper på super-upplösta bilder.
Adversarial training with cycle consistency for unsupervised super‐resolution in endomicroscopy
{'venue': None, 'journal': 'Medical Image Analysis', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}