基于结构的训练对三维定位精度与重建质量的影响
计算机视觉与模式识别
2023-10-02 v1 图像与视频处理
摘要
本研究提出了一种用于单分子定位显微镜（SMLM）和三维物体重建中基于 CNN 算法的结构基训练方法。我们利用 LUENN 软件包作为人工智能流水线，将该方法与传统的随机基训练方法进行比较。定量评估表明，结构基训练方法在检测率和定位精度上均有显著提升，尤其是在不同信噪比（SNR）条件下。此外，该方法有效去除了棋盘伪影，确保了更准确的三维重建。我们的发现凸显了结构基训练方法在推动超分辨显微镜发展以及深化对纳米尺度复杂生物系统理解方面的潜力。
引用
@article{arxiv.2309.17265,
title = {Effect of structure-based training on 3D localization precision and quality},
author = {Armin Abdehkakha and Craig Snoeyink},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.17265},
year = {2023}
}