462
правки
Изменения
→Улучшение качества изображений
== Улучшение качества изображений ==
[[Файл:Autofocus cnn.png|leftright|400px|thumb|(a) Архитектура сверточной нейронной сети для предсказывания положения фокуса микроскопа.
(b) Примеры изображений с разным фокусным расстоянием<ref>[https://www.nature.com/articles/s41598-018-25458-w/ Ling Wei— Wei {{---}} Reconstructing cell cycle and disease progression using deep learning, 2018]</ref>.]]
Зачастую изображения, полученные с помощью микроскопии, не имеют достаточно хорошее для дальнейшей работы качество. Есть разные способы борьбы с этим. Можно улучшать качества двумерных изображений стандартными методами, не имеющих отличий, связанных со специфичностью данных, или же заранее пытаться получить высококачественное изображение, предсказывая положение фокуса.
=== Восстановление рассеянных трехмерных изображений ===
[[Файл:3d restoration net.jpeg|right|400px|thumb|<ref>[https://www.osapublishing.org/oe/fulltext.cfm?uri=oe-28-20-30234&id=439993 Le Xiao {{---}}Deep learning-enabled efficient image restoration for 3D microscopy of turbid biological specimens, 2020]</ref>]]
Трехмерная флуоресцентная микроскопия является важным инструментом для современных исследований, но ее более широкому применению препятствует рассеяние света биологическими образцами. В основе подхода, который способен восстановить размытое и рассеянное светом трехмерное изображение глубоких тканей, лежит сеть ScatNet.
