Cryo-ZSSR：基于深度内部学习的多图像超分辨率
图像与视频处理
2020-11-24 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
生物大分子
摘要
单颗粒冷冻电镜（cryo-EM）是一种新兴成像方式，能够以近原子分辨率可视化蛋白质与大分子复合物。为防止样品辐射损伤而使用的低电子剂量，导致图像中噪声功率比信号功率大 100 倍。为克服低信噪比（SNR），在数天数据采集中获取的数十万颗粒投影在三维中平均以确定感兴趣的结构。与此同时，近期基于神经网络的超分辨率（SR）技术在自然图像上展示了最先进的性能。基于这些进展，我们提出一种基于深度内部学习的多图像 SR 算法，专门设计用于低 SNR 条件。我们的方法利用 cryo-EM 电影的内部图像统计，且不需要在真值数据上训练。当应用于脱铁铁蛋白的单颗粒数据集时，我们表明由 SR 显微图像获得的三维结构的分辨率可超越成像系统所施加的极限。我们的结果表明，低倍率成像与图像 SR 相结合有潜力在不牺牲分辨率的情况下加速 cryo-EM 数据采集。
引用
@article{arxiv.2011.11020,
title = {Cryo-ZSSR: multiple-image super-resolution based on deep internal learning},
author = {Qinwen Huang and Ye Zhou and Xiaochen Du and Reed Chen and Jianyou Wang and Cynthia Rudin and Alberto Bartesaghi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.11020},
year = {2020}
}
备注
11 pages, 4 figures