불충분한 훈련
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작성일 26-03-03 22:54본문
불충분한 훈련 데이터는 종종 정확도 저하 및 모델 성능 저하로 이어집니다. SAFT는 제한된 훈련 데이터 조건에서도 모델 성능을 향상시키는 능력을 보여주었습니다( 그림 S13 ). SFSRM 이미지와 비교했을 때, SAFT 이미지는 롤링 푸리에 링 상관 방법 ¹³ 으로 평가했을 때 신뢰할 수 없는 영역이 더 적고 공간 해상도가 더 높습니다 ( 그림 S14 ). 형광 현미경에서 SR 모델은 종종 세포 소기관당 하나의 모델이 필요하므로 일반화 가능성이 제한됩니다. SAFT가 이러한 한계를 극복할 수 있는지 확인하기 위해, 미세소관만을 사용하여 재학습 없이 모델을 구축한 후 미토콘드리아와 소포체에 적용했습니다. SAFT는 이미지 품질을 향상시켜 광범위한 적용 가능성을 보여주었습니다( 그림 S15).이는 SAFT가 이미징 순방향 모델을 통해 모델 불일치를 보정하기 때문이며, 이 모델은 동일한 이미징 조건에서 서로 다른 구조에 걸쳐 일관성을 유지합니다. 이러한 결과는 SAFT가 이미지 선명도를 효과적으로 향상시키고 아티팩트를 감소시켜 다양한 세포 소기관의 SR 현미경 이미지 향상에 있어 다재다능함과 견고성을 보여준다는 것을 입증합니다.
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