스마트 스위치 오류로 인한 매몰을 긍정적으로 해결하기 위한 팁

환상적인 미니어처의 세계를 여행하기 위해 이 주요 모토는 빛과/또는 전자의 루이스입니다. 더 명확한 수확량 거동이 있다는 것을 알고 있는 강한 광선은 식물을 손상시킵니다. 반면에 약한 빔은 시끄러운 저해상도 로고를 생성할 수 있습니다.

최근 Nature Machine Intelligence 저널에 발표된 연구에서 Texas A&M University의 연구원들은 저해상도 이미지의 입자를 완화하고 노이즈에 가려져 있던 새로운 사양을 드러낼 수 있는 학습 기반 알고리즘을 제시했습니다.

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컴퓨터 공학과의 Shuiwang Ji 조교수는 “약한 태양광에 노출된 이미지는 노이즈가 생길 수 있으며, 이로 인해 생물학적 샘플에서 흥미롭거나 귀중한 세부 정보가 숨겨질 수 있습니다.”라고 말했습니다. “이 문제를 해결하기 위해 우리는 계산 방법만 사용합니다. 더 높은 해상도의 상징을 만들기 위한 접근 방식이며, 이 연구에서 우리는 Azalea가 더 나은 해상도를 가지고 있다는 사실이며, 이는 큰 빔을 선택하는 것과 매우 유사합니다. €

Gee는 다른 저해상도 이미지의 작은 p-슬라이스에서만 세부 정보를 얻을 수 있는 다른 우수한 노이즈 감소 알고리즘과 달리 스마트 알고리즘 공식이 대용량 이미지 전체에 패턴을 가질 수 있는 대부분의 픽셀을 결정할 수 있다고 덧붙였습니다. 분산 및 부스트 … … 소음 감소 도구로서의 효과가 있습니다.

이미지 해상도를 제어하기 위해 현미경 하드웨어에만 의존하는 대신, 개선된 상태로 유지될 수 있는 알려진 기술 중 하나는 데스크톱 도구와 하드웨어의 조합인 현미경을 사용하여 연결된 이미지의 품질을 향상시키는 것입니다. 전면의 현미경 렌즈에 기록된 정상 영상은 컴퓨터가 생성한 모든 디지털 영상에 중첩된다. 비용을 절감할 뿐만 아니라 의료 영상 연구 프로젝트를 자동화하고 눈이 놓칠 수 있는 모든 세부 사항을 추가로 밝히는 것은 이 영상 기술의 높은 평가를 받는 약속입니다.

머신 러닝 알고리즘 이름 딥 러닝에 직접 기반한 소프트웨어 패키지가 이미지를 통해 흐림이나 노이즈를 효과적으로 제거하는 것으로 이제 밝혀졌습니다. 이러한 알고리즘은 서로 연결된 많은 레이어로 구성되거나 저해상도 입력 그래픽을 캡처한 다음 고해상도 출력 사진을 생성하는 처리 단계로 인해 생각할 수 있습니다.

오래된 딥 러닝 기반 스냅샷 처리 기술에서 레이어를 포함하는 셀룰러 네트워크는 수여된 이미지의 출력에서 ​​우수한 유일한 픽셀 값에 기여하는 새로운 양호한 입력 이미지의 픽셀 수를 결정합니다. 이 값은 변경할 수 없으며 순간 학습 알고리즘이 훈련되고 실제로 새 이미지에서 노이즈를 제거하도록 조정됩니다. 그러나 Ji는 기술적으로 인식의 선이라고 불리는 지혜와 연결된 픽셀의 수를 결정하는 것이 알고리즘의 힘이라고 말했습니다.

“반복되는 cob-patterned 부분의 샘플을 제공하십시오. Gee는 “가장 가혹한 학습 알고리즘은 주로 로컬 정보를 사용하여 단순히 노이즈에 의해 생성된 이미지의 인적 공백을 사용합니다.”라고 말했습니다. “그러나 이것은 알고리즘이 TV 시야에서 반복되는 열풍에 상당한 영향을 미치기 때문에 일치하지 않습니다. 왜냐하면 수신 필드가 고정되어 있기 때문입니다. 대신 딥 러닝에는 이미지를 사용하여 전체 구조의 일부로 정보를 생성할 수 있는 적응형 피드백 필드가 있는 알고리즘이 필요합니다. “

이 버퍼를 극복하기 위해 Gee와 그의 학생들은 지각 필드 유형의 크기를 동적으로 조정할 수 있는 중요한 추가 학습 알고리즘을 개발했습니다. 소수의 p에서만 정보를 협상할 수 있었던 이전 알고리즘과 달리 GVTNet(Global Voxel Transformer Enterprise Network)으로 알려진 개별 새 알고리즘은 필요에 따라 이미지의 모든 더 큰 영역에서 정보를 집계할 수 있습니다.

연구자들은 유사한 딥 러닝 소프트웨어를 사용하여 성능 알고리즘을 분석함으로써 GVTNets tr 훈련 데이터가 덜 필요하고 현장의 다른 알고리즘보다 높은 수준의 사운드 경험 감소로 이미지를 명확하게 처리할 수 있음을 발견했습니다. 또한 획득한 고해상도 이미지는 최소 고에너지 빔으로 기록된 포지티브 이미지와 비슷했습니다.

연구원들은 새로운 알고리즘이 잡음 제거 이외의 목적에 쉽게 적용되어야 함을 발견했습니다.

“우리 연구는 잘못된 정보가 기본적으로 새로운 현미경에 통합되는 지능형 현미경의 새로운 서비스에 기여합니다.”라고 Gee는 말했습니다. “그러나 우리와 같은 딥 러닝 알고리즘은 종종 우리 가족이 이전에 불가능하다고 생각했던 물리적인 빛의 한계를 초월할 수 있게 해줍니다. 이는 암 진행 단계 평가 및 질병의 예후로 인한 세포 그룹 간의 분화와 같은 임상 응용을 포함하는 많은 응용 분야에서 매우 중요할 것 같습니다. “

IT와 엔지니어링을 포함한 Zhengyang Wang Yaochen과 Xie가 이 이미지에 기여했습니다.

이 연구는 프로젝트국립과학재단, 국립보건원 및 미 국방부 고등연구계획국에서 제공했습니다.

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