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Fourier-Based 3D Multistage Transformer for Aberration Correction in Multicellular Specimens

Created by
  • Haebom

저자

Thayer Alshaabi, Daniel E. Milkie, Gaoxiang Liu, Cyna Shirazinejad, Jason L. Hong, Kemal Achour, Frederik Gorlitz, Ana Milunovic-Jevtic, Cat Simmons, Ibrahim S. Abuzahriyeh, Erin Hong, Samara Erin Williams, Nathanael Harrison, Evan Huang, Eun Seok Bae, Alison N. Killilea, David G. Drubin, Ian A. Swinburne, Srigokul Upadhyayula, Eric Betzig

개요

AOViFT는 3차원 다단계 비전 트랜스포머를 기반으로 한 머신러닝 기반 수차 감지 프레임워크로, 푸리에 영역 임베딩을 사용하여 수차를 추론하고 회절 한계 성능을 복원합니다. 기존 아키텍처나 실공간 네트워크에 비해 계산 비용, 훈련 시간 및 메모리 사용량이 크게 줄어들었습니다. 살아있는 유전자 편집 제브라피쉬 배아에 대한 검증을 통해 변형 가능한 거울이나 획득 후 디컨볼루션을 사용하여 공간적으로 변하는 수차를 보정할 수 있음을 보여주었습니다. 가이드 스타와 웨이브프런트 센싱 하드웨어가 필요 없어 고해상도 체적 현미경 검사의 기술적 장벽을 낮춥니다.

시사점, 한계점

시사점:
기존의 복잡하고 비싼 적응 광학 시스템 대비 저렴하고 빠른 수차 보정 가능
계산 비용, 훈련 시간 및 메모리 사용량 감소
다양한 생물학적 샘플에 대한 고해상도 체적 현미경 검사의 기술적 장벽 감소
변형 가능한 거울 또는 획득 후 디컨볼루션을 사용한 수차 보정 가능
한계점:
현재는 puncta-labeled specimens에 대한 검증만 수행됨. 다른 종류의 샘플에 대한 일반화 성능 검증 필요.
AOViFT의 성능은 사용된 훈련 데이터에 의존적일 수 있음. 다양한 조건의 데이터로 훈련하여 견고성을 높일 필요가 있음.
알고리즘의 정확도 및 한계에 대한 더 자세한 분석 필요.
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