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1. (WO2019025298) METHOD, DEVICE, AND COMPUTER PROGRAM FOR IMPROVING THE RECONSTRUCTION OF DENSE SUPER-RESOLUTION IMAGES FROM DIFFRACTION-LIMITED IMAGES ACQUIRED BY SINGLE MOLECULE LOCALIZATION MICROSCOPY
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Pub. No.: WO/2019/025298 International Application No.: PCT/EP2018/070365
Publication Date: 07.02.2019 International Filing Date: 26.07.2018
IPC:
G06T 3/40 (2006.01)
G PHYSICS
06
COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
T
IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
3
Geometric image transformation in the plane of the image, e.g. from bit-mapped to bit-mapped creating a different image
40
Scaling of a whole image or part thereof
Applicants:
INSTITUT PASTEUR [FR/FR]; 25-28, rue du Docteur Roux 75015 PARIS, FR
Inventors:
ZIMMER, Christophe; FR
OUYANG, Wei; FR
Agent:
SANTARELLI; 49 avenue des Champs-Elysées 75008 PARIS, FR
Priority Data:
17306022.931.07.2017EP
18305225.701.03.2018EP
Title (EN) METHOD, DEVICE, AND COMPUTER PROGRAM FOR IMPROVING THE RECONSTRUCTION OF DENSE SUPER-RESOLUTION IMAGES FROM DIFFRACTION-LIMITED IMAGES ACQUIRED BY SINGLE MOLECULE LOCALIZATION MICROSCOPY
(FR) PROCÉDÉ, DISPOSITIF ET PROGRAMME INFORMATIQUE POUR AMÉLIORER LA RECONSTRUCTION D'IMAGES DENSES À TRÈS HAUTE RÉSOLUTION À PARTIR D'IMAGES À DIFFRACTION LIMITÉE ACQUISES PAR MICROSCOPIE DE LOCALISATION MONOMOLÉCULAIRE
Abstract:
(EN) The invention relates to reconstructing a synthetic dense super-resolution image from at least one low-information-content image, for example from a sequence of diffraction-limited images acquired by single molecule localization microscopy. After having obtained such a sequence of diffraction-limited images, a sparse localization image is reconstructed from the obtained sequence of diffraction-limited images according to single molecule localization microscopy image processing. The reconstructed sparse localization image and/or a corresponding low-resolution wide-field image are input to an artificial neural network and a synthetic dense super-resolution image is obtained from the artificial neural network, the latter being trained with training data comprising triplets of sparse localization images, at least partially corresponding low-resolution wide-field images, and corresponding dense super-resolution images, as a function of a training objective function comparing dense super-resolution images and corresponding outputs of the artificial neural network.
(FR) L'invention concerne la reconstruction d'une image de synthèse dense à très haute résolution à partir d'au moins une image à faible teneur en informations, par exemple à partir d'une séquence d'images à diffraction limitée, acquises par microscopie de localisation monomoléculaire. Après avoir obtenu une telle séquence d'images à diffraction limitée, une image de localisation éparse est reconstruite à partir de la séquence obtenue d'images à diffraction limitée selon un traitement d'image de microscopie de localisation monomoléculaire. L'image de localisation éparse reconstruite et/ou une image correspondante de champ large à basse résolution sont entrées dans un réseau neuronal artificiel et une image de synthèse dense à très haute résolution est obtenue du réseau neuronal artificiel, ce dernier étant formé à l'aide de données d'apprentissage comportant des triplets d'images de localisation éparses, des images de champ large à basse résolution au moins partiellement correspondantes, et des images denses à très haute résolution correspondantes, en tant que fonction d'une fonction objective d'apprentissage comparant des images denses à très haute résolution et des sorties correspondantes du réseau neuronal artificiel.
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Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)