基于隐式神经表示和2D扩散先验的无参考轴向超分辨率3D显微镜图像

本研究针对现有3D显微镜图像在轴向分辨率上的不足，提出了一种全新的重建框架。该框架利用隐式神经表示并结合高分辨率横截面训练的2D扩散先验，优化低分辨率轴向切片的连续体积表示，显著提高了重建质量，展现出在真实和合成图像上的优越表现。