Dynamic Structured Illumination Microscopy with a Neural Space-time Model

要約

構造化照明顕微鏡（SIM）は、複数の生画像から超解像画像を再構成します。
そのため、取得速度が制限され、ダイナミックなシーンには適していません。
超解像で動的シーンを再構築するために、データキャプチャ中のサンプルモーションをモデル化する新しい方法であるSpeckleFlowSIMを提案します。
スペックルフローSIMは、固定スペックル照明を使用し、サンプルの動きに依存して一連の生画像をキャプチャします。
次に、動的シーンの時空間関係が、座標ベースの多層パーセプトロン（MLP）を備えたニューラル時空モデルを使用してモデル化され、モーションダイナミクスと超解像シーンが共同で復元されます。
シミュレーションでSpeckleFlowSIMを検証し、既製のコンポーネントを使用してシンプルで安価な実験セットアップを構築しました。
Speckle Flow SIMは、実験で変形可能なモーションと回折限界の解像度の1.88倍のダイナミックシーンを再構築できることを実証しました。

要約(オリジナル)

Structured illumination microscopy (SIM) reconstructs a super-resolved image from multiple raw images; hence, acquisition speed is limited, making it unsuitable for dynamic scenes. We propose a new method, Speckle Flow SIM, that models sample motion during the data capture in order to reconstruct dynamic scenes with super-resolution. Speckle Flow SIM uses fixed speckle illumination and relies on sample motion to capture a sequence of raw images. Then, the spatio-temporal relationship of the dynamic scene is modeled using a neural space-time model with coordinate-based multi-layer perceptrons (MLPs), and the motion dynamics and the super-resolved scene are jointly recovered. We validated Speckle Flow SIM in simulation and built a simple, inexpensive experimental setup with off-the-shelf components. We demonstrated that Speckle Flow SIM can reconstruct a dynamic scene with deformable motion and 1.88x the diffraction-limited resolution in experiment.

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