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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag

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 Online-Ressource
Verfasst von:Kumari, Pooja [VerfasserIn]   i
 Keck, Shaun [VerfasserIn]   i
 Sohn, Emma [VerfasserIn]   i
 Kern, Johann [VerfasserIn]   i
 Raedle, Matthias [VerfasserIn]   i
Titel:Advanced imaging integration
Titelzusatz:multi-modal raman light sheet microscopy combined with zero-shot learning for denoising and super-resolution
Verf.angabe:Pooja Kumari, Shaun Keck, Emma Sohn, Johann Kern and Matthias Raedle
E-Jahr:2024
Jahr:3 November 2024
Umfang:16 S.
Fussnoten:Gesehen am 24.04.2025
Titel Quelle:Enthalten in: Sensors
Ort Quelle:Basel : MDPI, 2001
Jahr Quelle:2024
Band/Heft Quelle:24(2024), 21, Artikel-ID 7083, Seite 1-16
ISSN Quelle:1424-8220
Abstract:This study presents an advanced integration of Multi-modal Raman Light Sheet Microscopy with zero-shot learning-based computational methods to significantly enhance the resolution and analysis of complex three-dimensional biological structures, such as 3D cell cultures and spheroids. The Multi-modal Raman Light Sheet Microscopy system incorporates Rayleigh scattering, Raman scattering, and fluorescence detection, enabling comprehensive, marker-free imaging of cellular architecture. These diverse modalities offer detailed spatial and molecular insights into cellular organization and interactions, critical for applications in biomedical research, drug discovery, and histological studies. To improve image quality without altering or introducing new biological information, we apply Zero-Shot Deconvolution Networks (ZS-DeconvNet), a deep-learning-based method that enhances resolution in an unsupervised manner. ZS-DeconvNet significantly refines image clarity and sharpness across multiple microscopy modalities without requiring large, labeled datasets, or introducing artifacts. By combining the strengths of multi-modal light sheet microscopy and ZS-DeconvNet, we achieve improved visualization of subcellular structures, offering clearer and more detailed representations of existing data. This approach holds significant potential for advancing high-resolution imaging in biomedical research and other related fields.
DOI:doi:10.3390/s24217083
URL:Bitte beachten Sie: Dies ist ein Bibliographieeintrag. Ein Volltextzugriff für Mitglieder der Universität besteht hier nur, falls für die entsprechende Zeitschrift/den entsprechenden Sammelband ein Abonnement besteht oder es sich um einen OpenAccess-Titel handelt.

kostenfrei: Volltext: https://doi.org/10.3390/s24217083
 kostenfrei: Volltext: https://www.mdpi.com/1424-8220/24/21/7083
 DOI: https://doi.org/10.3390/s24217083
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
Sach-SW:deep learning
 denoising
 fluorescence
 hyperspectral
 light sheet
 microscopy
 multimode
 raman scattering
 rayleigh scattering
 spheroid
 super-resolution
 zero-shot deconvolution networks
K10plus-PPN:1923552929
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

Permanenter Link auf diesen Titel (bookmarkfähig):  https://katalog.ub.uni-heidelberg.de/titel/69338648   QR-Code
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