组织病理学中全切片图像的多染色自动配准
图像与视频处理
2022-07-05 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
多种生物标志物图像与组织形态的联合分析对疾病诊断、治疗规划和药物开发十分重要。它需要免疫组化和苏木精-伊红（H&E）显微切片的全切片图像（WSIs）之间的跨染色比较。然而，以单细胞精度对海量吉像素 WSI 进行自动、快速的跨染色对齐具有挑战性。除切片制备过程中引入的形态学形变外，不同染色间细胞外观和组织形态存在巨大差异。在本文中，我们提出一种两步基于特征的自动跨染色 WSI 对齐方法，以辅助淋巴结评估中微小转移灶的定位。图像对允许平移、旋转和缩放进行对齐。配准首先使用尺度不变特征变换（SIFT）在两幅图像中检测 landmarks，随后通过快速样本一致性（FSC）协议寻找点对应，最终对齐图像，从而自动完成。配准结果使用 Jaccard 指数通过视觉和定量标准进行评估。与人工配准相比，所提系统结果的平均 Jaccard 相似指数为 0.942。
引用
@article{arxiv.2107.14292,
title = {Automatic Multi-Stain Registration of Whole Slide Images in Histopathology},
author = {Abubakr Shafique and Morteza Babaie and Mahjabin Sajadi and Adrian Batten and Soma Skdar and H. R. Tizhoosh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.14292},
year = {2022}
}
备注
Accepted in EMBC 2021 : 43rd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society