一种基于模型的高精度 FIB-SEM 神经元图像配准方法
定量方法
2020-08-06 v1
摘要
聚焦离子束扫描电子显微镜（FIB-SEM）成像是一种以纳米分辨率逐层成像材料的技术，例如 5 纳米宽体素。FIB-SEM 非常适用于细胞超微结构成像。遗憾的是，典型装置会引入层间轻微的亚像素平移，通常称为漂移。在多层上，漂移累积会显著扭曲距离度量和几何结构，偏离成像前状态。流行的校正方法常涉及 ImageJ 或类似软件包中的标准图像配准方法。这些方法在某些度量下变换图像以最大化连续二维截面间的相似性。我们展示了这些标准方法会显著低估漂移，并产生有偏校正，因为它们倾向于将图像对齐使得平面生物结构的法线垂直于切片方向，从而导致图像校正效果差或不正确。本文提出了一种针对具有可见囊泡的各向同性电子显微镜图像漂移估计的高精度校正方法。
引用
@article{arxiv.1810.01159,
title = {A Highly Accurate Model Based Registration Method for FIB-SEM Images of Neurons},
author = {Hans Jacob Teglbjærg Stephensen and Sune Darkner and Jon Sporring},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.01159},
year = {2020}
}
备注
8 pages, 5 figues. Article is pending submission for peer reveiw