10Hz 리사주 공초점 레이저 엔도미크로스코피를 위한 다중 프레임 복원

Multi-frame Restoration for 10 Hz Lissajous Confocal Laser Endomicroscopy

리사주 공초점 레이저 엔도미크로스코피(CLE)는 휴대용 환경에서의 고속 생체 광학 조직 검사에 유망한 기술입니다. 하지만 리사주 스캔은 공진 궤적을 따라 움직이며, 프레임당 방문하는 픽셀만 샘플링합니다. 높은 프레임 속도에서는 많은 픽셀이 방문되지 않아 규칙적인 구멍이 생깁니다. 본 연구에서는 10Hz 리사주 CLE를 위한 최초의 표준 데이터셋을 제시합니다. 이 데이터셋은 저품질 비디오 클립과 고품질 참조 이미지를 쌍으로 구성하며, 동일 조직의 안정화된 저속 스캔 프레임을 연결하여 얻은 광범위 시야(wide-FOV) 모자이크 이미지로 구성되어 있어 시간적으로 정렬된 지도 학습이 가능합니다. 이 데이터셋을 활용하여, 특징 재사용과 변위 정렬을 통해 시간적 맥락을 반복적으로 통합하는 경량 순환 프레임워크인 MIRA를 제안합니다. 실험 결과, MIRA는 복원 품질 측면에서 경량 및 고복잡도 기준 모델 모두보다 우수한 성능을 보이며, 임상 적용에 적합한 높은 계산 효율성을 유지합니다.

Lissajous confocal laser endomicroscopy (CLE) is a promising solution for high-speed in vivo optical biopsy for handheld scenarios. However, Lissajous scanning traces a resonant trajectory and samples only the visited pixels per frame; at high frame rates, many pixels remain unvisited, creating structured holes. In this work, we introduce the first benchmark for 10 Hz Lissajous CLE, consisting of low-quality video clips paired with high-quality reference images. The reference images are wide-FOV mosaics obtained by stitching stabilized, slow-scan frames of the same tissue, enabling temporally aligned supervision. Using this dataset, we propose MIRA, a lightweight recurrent framework for Lissajous CLE restoration that iteratively aggregates temporal context through feature reuse and displacement alignment. Our experiments demonstrate that MIRA outperforms both lightweight and high-complexity baselines in restoration quality while maintaining a favorable computational efficiency suitable for clinical deployment.