ディープラーニングのセグメンテーション精度は画像解像度に依存し、各アーキテクチャは通常、より低い顕微鏡解像度で最適となります。ここでは、著者らは、精度、スループット、コストのバランスをとるために解像度を選択することで、イメージング実験を最適化するためのフレームワークであるReScale4DLを発表します。