本記事では、蛍光顕微鏡におけるコンピューショナルスーパーレゾリューション（CSR）の新手法「ResMatching」を紹介します。CSRは低解像度の画像から未撮影の情報を推測する技術ですが、通常は解決が困難な問題です。ResMatchingは、改善されたデータプライオリティを学習するために誘導条件付きフローマッチングを用いており、バイオSRデータセットのさまざまな生物構造に対してその性能を評価しました。7つの基準と比較して、ResMatchingはデータの忠実性と知覚的現実性のバランスが優れていることを示し、特にノイズが多い低解像度画像において効果的です。また、ResMatchingは学習した事後分布からサンプリングできることが確認され、これによりユーザーが不確かな予測を拒否するためのピクセル単位のデータ不確実性を提供可能です。