超微細構造イメージングと体積電子顕微鏡を増強するための拡散ベースの深い学習方法

電子顕微鏡（EM）は、細胞の超微細構造を視覚化する方法に革命をもたらしました。ボリュームEM（VEM）は、3次元ナノスケールイメージング能力をさらに広げました。ただし、イメージング速度とEMの品質の間の固有のトレードオフは、達成可能なイメージング領域とボリュームを制限します。大量の生物学的量のためのVEMを使用した等方性イメージングは​​達成不可能です。ここでは、最先端の画像生成拡散モデルを活用して、EMおよびVEM機能を強化するために設計された一連のアルゴリズムであるEmdiffuseを開発しました。Emdiffuseは、高解像度の超微細構造の詳細を備えた現実的な予測を生成し、3メガピクセルの画像を1つだけ使用して除去および超解像度のタスクで微調整することにより、堅牢な転送可能性を示します。Emdiffuseはまた、等方性トレーニングデータがない場合でも等方性体積を生成する等方性VEM再構成タスクの習熟度を示しました。さまざまなVEM技術と機器から取得した7つのパブリックデータセットから等方性体積を生成することにより、Emdiffuseの堅牢性を実証しました。生成された等方性体積は、正確な3次元ナノスケールの超微細構造分析を可能にします。Emdiffuseは、予測の信頼性に関する自己評価機能も備えています。私たちは、生物学的系の大量内で複雑な細胞内ナノスケールの超微細構造の調査への道を開くことを想定しています。

Electron microscopy (EM) revolutionized the way to visualize cellular ultrastructure. Volume EM (vEM) has further broadened its three-dimensional nanoscale imaging capacity. However, intrinsic trade-offs between imaging speed and quality of EM restrict the attainable imaging area and volume. Isotropic imaging with vEM for large biological volumes remains unachievable. Here, we developed EMDiffuse, a suite of algorithms designed to enhance EM and vEM capabilities, leveraging the cutting-edge image generation diffusion model. EMDiffuse generates realistic predictions with high resolution ultrastructural details and exhibits robust transferability by taking only one pair of images of 3 megapixels to fine-tune in denoising and super-resolution tasks. EMDiffuse also demonstrated proficiency in the isotropic vEM reconstruction task, generating isotropic volume even in the absence of isotropic training data. We demonstrated the robustness of EMDiffuse by generating isotropic volumes from seven public datasets obtained from different vEM techniques and instruments. The generated isotropic volume enables accurate three-dimensional nanoscale ultrastructure analysis. EMDiffuse also features self-assessment functionalities on predictions' reliability. We envision EMDiffuse to pave the way for investigations of the intricate subcellular nanoscale ultrastructure within large volumes of biological systems.