Effiiziensschub für die LichtmikroskopieComputer-Modell ermöglicht bessere Bilder
Ein neues Deep-Learning-Modell verbessert Mikroskopiebilder effizienter als bisherige Methoden. Es verspricht geringeren Rechenaufwand und hohe Bildqualität.
Die Abbildung links zeigt eine durchtrennte Zelle. Die Mikrographien im Kasten zeigen die vergrößerte Struktur – das durchtrennte glatte endoplasmatische Retikulum (ein Teil des Transportsystems der Zelle). Die Bilder links im Kasten sind die Eingaben in das Modell, die Bilder rechts die Ausgaben. Die drei Ebenen von unten nach oben stellen die verschiedenen sequenziellen Stufen der m-rBCR-Verarbeitung dar, die sich jeweils auf eine bestimmte Detailebene von hoher bis niedriger Frequenz konzentrieren. Das Schema zwischen den Mikrographien links und rechts ist eine vereinfachte Darstellung der m-rBCR-Modellarchitektur, die die Bilder von verschwommen bis scharf verarbeitet (Entfaltung). Mit jedem Verarbeitungsschritt wird die röhrenförmige Struktur des glatten endoplasmatischen Retikulums besser erkennbar. © HZDR / A. Yakimovich

