4D self-supervised learning of cross-dimensional representation enables high-performance denoising of volumetric fluorescence imaging
El artículo presenta SDT-4D, un novedoso marco de eliminación de ruido 4D autosupervisado que utiliza una arquitectura de transformador unificada y cuantificación de incertidumbre informada por la física para lograr la restauración del estado del arte de datos de microscopía de fluorescencia de lapso de tiempo volumétricos sin requerir imágenes de entrenamiento limpias.