SR-CACO-2: A Dataset for Confocal Fluorescence Microscopy Image Super-Resolution

要約

共焦点蛍光顕微鏡は、細胞レベルおよび細胞内レベルでの生物学的プロセスの研究に最も利用しやすく、広く使用されているイメージング技術の 1 つです。
走査型共焦点顕微鏡では、厚い三次元 (3D) サンプルから高品質の画像を取得できますが、強力な光への曝露による試料の光退色や光毒性などのよく知られた制限があり、その用途が制限されています。
細胞の損傷は、イメージングパラメータを変更して露光量を減らすことで軽減できますが、多くの場合画質が犠牲になります。
単一画像超解像度 (SISR) の機械/深層学習手法を適用して、低解像度 (LR) 画像をアップスケーリングして高解像度画像 (HR) を生成することで画質を復元できます。
これらの SISR 手法は、公開されているデータが豊富にあることもあり、フォトリアリスティックな画像にうまく適用されています。
対照的に、公的に入手可能なデータが不足しているため、走査型共焦点顕微鏡の応用と成功が部分的に制限されます。
この論文では、3 つの異なる蛍光マーカーでマークされた低解像度画像ペアと高解像度画像ペアで構成される SR-CACO-2 という大規模な走査型共焦点顕微鏡データセットを紹介します。
これにより、3 つの異なるアップスケーリング レベル (X2、X4、X8) で SISR メソッドのパフォーマンスを評価できます。
SR-CACO-2 にはヒト上皮細胞株 Caco-2 (ATCC HTB-37) が含まれており、4 つの解像度と 3 つのマーカーで撮影された 2,200 枚の固有の画像で構成され、SISR メソッド用の 9,937 個の画像パッチを形成します。
主要な SISR ファミリの 16 の最先端手法のベンチマーク結果を提供します。
結果は、これらの方法による高解像度テクスチャの生成には限界があることが示されています。
このデータセットは、クリエイティブ コモンズ ライセンス (CC BY-NC-SA 4.0) に基づいて自由にアクセスできます。
SISR メソッドのデータセット、コード、事前トレーニングされた重みは、https://github.com/sbelharbi/sr-caco-2 から入手できます。

要約(オリジナル)

Confocal fluorescence microscopy is one of the most accessible and widely used imaging techniques for the study of biological processes at the cellular and subcellular levels. Scanning confocal microscopy allows the capture of high-quality images from thick three-dimensional (3D) samples, yet suffers from well-known limitations such as photobleaching and phototoxicity of specimens caused by intense light exposure, limiting its applications. Cellular damage can be alleviated by changing imaging parameters to reduce light exposure, often at the expense of image quality. Machine/deep learning methods for single-image super-resolution (SISR) can be applied to restore image quality by upscaling lower-resolution (LR) images to yield high-resolution images (HR). These SISR methods have been successfully applied to photo-realistic images due partly to the abundance of publicly available data. In contrast, the lack of publicly available data partly limits their application and success in scanning confocal microscopy. In this paper, we introduce a large scanning confocal microscopy dataset named SR-CACO-2 that is comprised of low- and high-resolution image pairs marked for three different fluorescent markers. It allows the evaluation of performance of SISR methods on three different upscaling levels (X2, X4, X8). SR-CACO-2 contains the human epithelial cell line Caco-2 (ATCC HTB-37), and it is composed of 2,200 unique images, captured with four resolutions and three markers, forming 9,937 image patches for SISR methods. We provide benchmarking results for 16 state-of-the-art methods of the main SISR families. Results show that these methods have limited success in producing high-resolution textures. The dataset is freely accessible under a Creative Commons license (CC BY-NC-SA 4.0). Our dataset, code and pretrained weights for SISR methods are available: https://github.com/sbelharbi/sr-caco-2.

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