Nov, 2023
人脑细胞分布图像修复的去噪扩散概率模型
Denoising Diffusion Probabilistic Models for Image Inpainting of Cell Distributions in the Human Brain
Jan-Oliver Kropp, Christian Schiffer, Katrin Amunts, Timo Dickscheid
TL;DR使用最新的成像和高性能计算技术实现了在细胞水平对整个人脑进行成像，为研究人脑的多尺度结构（包括大脑区域和核团的划分、皮层层次、纵列和细胞群体）提供了基础。本研究提出了一种基于噪声扩散概率模型（DDPM）的模型，通过训练细胞染色切片的光镜扫描图像，能够可靠地填充缺失信息并生成高度逼真的图像信息，用于细胞统计和形态模式的分析，得到了验证。