X-Ray2EM：连接组学中从X射线到电子显微镜的不确定性感知跨模态图像重建
图像与视频处理
2023-03-03 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
定量方法
摘要
对大脑进行全面、突触分辨率的成像对于理解神经元计算与功能至关重要。在连接组学中，这一直是体电子显微镜（EM）的专属领域，其过程极其困难，因为需要将组织切成许多薄而脆弱的切片，随后进行成像、对齐和重建。与EM不同，硬X射线成像兼容厚组织，消除了薄切片的需求，并提供快速采集、固有对齐和各向同性分辨率。遗憾的是，当前最先进的X射线显微镜提供的分辨率低得多，以至于分割膜极具挑战性。我们提出了一种不确定性感知的3D重建模型，将X射线图像转换为类EM图像并提升膜分割质量，展示了其用于开发更简单、更快速、更准确的基于X射线的连接组学流程的潜力。
引用
@article{arxiv.2303.00882,
title = {X-Ray2EM: Uncertainty-Aware Cross-Modality Image Reconstruction from X-Ray to Electron Microscopy in Connectomics},
author = {Yicong Li and Yaron Meirovitch and Aaron T. Kuan and Jasper S. Phelps and Alexandra Pacureanu and Wei-Chung Allen Lee and Nir Shavit and Lu Mi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.00882},
year = {2023}
}
备注
Accepted by ISBI 2023 conference. Supplementary material is available in this arXiv version