@Article{	  gonzalez2026motion,
  author	= {Gonz\'alez-Ruiz, V. and Fern\'andez, J.J.},
  title		= {Motion-corrected Noise2Noise denoising for structural
		  analysis of cells and tissues with (cryo-)FIB/SEM},
  journal	= {Bioinformatics},
  year		= {2026},
  publisher	= {Oxford University Press},
  issn		= {1367-4811},
  eissn		= {1367-4811},
  impact	= {(JIF 2025) 5.5, (JCI 2025) 1.59},
  rankings	= {(JIF 2025) BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 11/85 (Q1),
		  BIOTECHNOLOGY & APPLIED MICROBIOLOGY 40/180 (Q1),
		  MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 7/67 (Q1), (JCI 2025)
		  BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 4/85 (Q1), BIOTECHNOLOGY &
		  APPLIED MICROBIOLOGY 12/180 (Q1), MATHEMATICAL &
		  COMPUTATIONAL BIOLOGY 5/67 (Q1)},
  doi		= {10.1093/bioinformatics/btag765},
  handle	= {waiting ...},
  pages		= {btag765},
  month		= {10},
  resumen	= {La (crio-)FIB/SEM permite el análisis ultraestructural
		  tridimensional (3D) de células y tejidos con resolución
		  nanométrica. Sin embargo, su característicamente baja
		  relación señal-ruido dificulta gravemente la
		  interpretación de los datos volumétricos. Noise2Noise ha
		  emergido como un paradigma de denodificación (eliminación
		  de ruido) de última generación con un rendimiento
		  sobresaliente en microscopía electrónica 3D —en
		  particular en crio-ET—, pero su aplicación directa a la
		  (crio-)FIB/SEM sigue siendo inviable debido a los flujos de
		  trabajo de adquisición inherentes.
		  
		  Se presenta un método para posibilitar el desruidado
		  mediante Noise2Noise en (crio-)FIB/SEM. El volumen de
		  entrada se divide en cortes pares e impares, seguido de la
		  aplicación de métodos de corrección de movimiento para
		  estimar y compensar las diferencias estructurales entre los
		  dos subvolúmenes. Los subvolúmenes resultantes con la
		  corrección de movimiento se utilizan posteriormente para
		  entrenar el modelo Noise2Noise, el cual se aplica
		  finalmente para eliminar el ruido del volumen original.
		  
		  Se han utilizado volúmenes representativos de
		  (crio-)FIB/SEM para validar el método y demostrar la
		  importancia crítica de la etapa de corrección de
		  movimiento en volúmenes con un grosor de corte superior a
		  10 nm. El código está disponible en
		  [https://github.com/microscopy-processing/N2N-REO](https://github.com/microscopy-processing/N2N-REO)
		  y
		  [https://doi.org/10.5281/zenodo.22303478](https://www.google.com/search?q=https://doi.org/10.5281/zenodo.22303478).
		  
		  Los
		  datos suplementarios están disponibles en la versión en
		  línea de Bioinformatics.}
}