Dual-Cycle：基于 CycleGAN 的自监督双视角荧光显微图像重建
图像与视频处理
2022-09-26 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
三维荧光显微镜常受各向异性困扰，即轴向分辨率低于横向成像平面内的分辨率。我们通过提出 Dual-Cycle 来解决此问题，这是一种用于双视角荧光图像联合去卷积与融合的新框架。受近期 Neuroclear 方法启发，Dual-Cycle 被设计为以自监督方式训练的循环一致生成网络，结合双视角生成器与先验引导的退化模型。我们在合成与真实数据上验证了 Dual-Cycle，展示了其在无任何外部训练数据下的 SOTA 性能。
引用
@article{arxiv.2209.11729,
title = {Dual-Cycle: Self-Supervised Dual-View Fluorescence Microscopy Image Reconstruction using CycleGAN},
author = {Tomas Kerepecky and Jiaming Liu and Xue Wen Ng and David W. Piston and Ulugbek S. Kamilov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.11729},
year = {2022}
}
备注
7 pages, 5 figures