Grenzeloze vooruitgang: verbeterde microscopiebeelden dankzij innovatief m-rBCR-model door CASUS en Max Delbrück Center

AmsterdamOnderzoekers van CASUS en het Max Delbrück Centrum hebben een nieuw computermodel genaamd m-rBCR ontwikkeld om microscopiebeelden te verbeteren. Dit model werkt sneller en levert betere beeldkwaliteit dan eerdere methoden. Het werd gepresenteerd op de Europese Conferentie over Computer Vision (ECCV) en heeft de potentie om vooruitgang in de microscopie te bewerkstelligen.

Microscopie is onmisbaar voor gedetailleerd biologisch onderzoek, maar optische systemen maken beelden vaak wazig. Deconvolutiemethoden kunnen dit verbeteren, maar zijn vaak lastig omdat puntspreidingsfuncties (PSF) niet altijd nauwkeurig zijn. Het m-rBCR model hanteert een andere aanpak met diep leren, door vooral te focussen op het frequentiedomein, wat beter aansluit bij de eenkleurige aard van microscopiebeelden. Deze methode heeft minder trainingsdata en rekenkracht nodig, waardoor het eenvoudiger en efficiënter is.

Belangrijke voordelen van het m-rBCR-model zijn onder andere:

• Verbeterde helderheid en resolutie van microscopiebeelden.
• Minder behoefte aan computationele middelen.
• Minder parameters dan traditionele deep learning-modellen.
• Snellere verwerkingstijden.

Lees ook:

Vandaag · 00:54

Bevroor 'Snowball Earth' de wereld ooit volledig? Nieuwe baanbrekende bewijzen duiken op

De m-rBCR is gebaseerd op een neuraal netwerk dat gebruikmaakt van natuurkundige principes. In tegenstelling tot traditionele methoden voor het verwerken van ruimtelijke data, is deze techniek geïnspireerd op signaalcompressietechnieken uit de jaren 90, in het bijzonder de BCR-transformatie. Deze benadering maakt effectieve deconvolutie mogelijk met een beperkt aantal parameters. Het model presteert uitstekend op zowel gesimuleerde als echte microscopiegegevens en levert betere resultaten dan traditionele en moderne deep learning-gebaseerde deconvolutiemethoden.

Machinelearningmodellen worden steeds groter en ingewikkelder en vereisen vaak veel middelen. Maar het m-rBCR-model is anders. Dit model is klein en specifiek ontworpen voor microscopie. Hierdoor is het een waardevol hulpmiddel voor onderzoekslaboratoria die misschien niet over de middelen beschikken om grotere modellen te ondersteunen. Het laat zien dat je geavanceerde resultaten in beeldverwerking kunt bereiken zonder grote en complexe modellen nodig te hebben.

De Yakimovich-groep heeft vooruitgang geboekt met kunstmatige intelligentie voor beeldverwerking dankzij hun Conditional Variational Diffusion Model, dat indrukwekkende resultaten heeft laten zien. Dit model vereist echter veel data en rekenkracht. Daarentegen is m-rBCR flexibeler voor moderne laboratoria, waardoor geavanceerde beeldverwerking voor meer onderzoekers toegankelijker wordt.