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原标题：以自监督方式去除荧光图像中的噪声，清华团队开发空间冗余
去噪Transformer方法
关键字：冗余,荧光,图像,空间,噪声
文章来源：机器之心
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新鲜的 AI for Science 资讯编辑 | 萝卜皮
具有高信噪比的荧光成像已成为生物现象精确可视化和分析的基础。然而，不可避免的噪声对成像灵敏度提出了巨大的挑战。
清华大学的研究团队提供了空间冗余去噪 Transformer（SRDTrans），以自监督的方式去除荧光图像中的噪声。
该团队提出了基于空间冗余的采样策略来提取相邻的正交训练对，消除了对高成像速度的依赖。然后，他们设计了一种轻量级时空 Transformer 架构，以较低的计算成本捕获远程依赖性和高分辨率特征。
SRDTrans 可以恢复高频信息，而不会产生过度平滑的结构和扭曲的荧光痕迹。并且，SRDTrans 不包含任何关于成像过程和样本的假设，因此可以轻松扩展到各种成像模式和生物应用。
该研究以「Spatial redundancy transformer for self-supervised fluorescence image denoising」为题，于 2023 年 12 月 11 日发布在《Nature Computational Science》。
活体原文链接：以自监督方式去除荧光图像中的噪声，清华团队开发空间冗余去噪Transformer方法
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