Error-Guaranteed Compression with Preservation of Downstream Quantities for Electron Microscopy
Rattachement africain : us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Recent electron microscopy workflows, particularly 4D Scanning Transmission Electron Microscopy (4D STEM), generate massive data volumes, sometimes exceeding tens of terabytes per dataset. This growth is outpacing improvements in storage, network, and I/O bandwidths. Although lossless compression offers a viable solution, it is often limited by modest compression ratios. Lossy compression offers an alternative; however, compression errors can propagate to downstream analyses. The goal is therefore to deploy a compression method that preserves essential data features while defining a suitable metric. In this paper, we present a moment-preserving compression workflow combining multigrid adaptive reduction (MGARD) with a constraint satisfaction technique. MGARD provides mathematically guaranteed error bounds on raw data, while a constraint satisfaction method rectifies decompressed data to strictly preserve selected statistical moments in diffraction space. This allows moment-derived observables, such as Center-of-Mass (COM) measurements, to be recovered consistently from the corrected tensor. Furthermore, we propose a frequency-domain reliability criterion in raw diffraction space to evaluate the acceptable accuracy limits. Experiments on 4D STEM datasets demonstrate that this moment-preserving adjustment substantially reduces errors in targeted downstream quantities, providing a practical path toward compressed 4D STEM data compatible with downstream microscopy analysis.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Error-Guaranteed Compression with Preservation of Downstream Quantities for Electron Microscopy
- Date Crossref
- 01/07/2026
- Éditeur
- Oxford University Press (OUP)
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Oak Ridge National Laboratory Computer Science and Mathematics Division pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Florida Museum of Natural History pays non établi dans la noticeInstitution
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University of Oregon Department of Computer Science pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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New Jersey Institute of Technology Department of Electrical and Computer Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Stanford Medicine pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Stanford University Department of Computer Science pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Florida Department of Computer and Information Science and Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Computer Science and Mathematics Division — Oak Ridge National Laboratory, Florida Museum of Natural History et Department of Computer Science — University of Oregon, avec 4 autres affiliations.
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