基于高斯过程估计电子显微图像的Z轴厚度与XY各向异性
图像与视频处理
2020-02-06 v2 机器学习
应用统计
机器学习
摘要
连续切片电子显微镜(ssEM)是一种广泛应用于以纳米尺度获取生物组织体积信息的技术。然而,对已识别细胞结构的精确三维重建和体积量化需要准确估计切片厚度以及沿XY成像平面的各向异性(或拉伸)。事实上,许多图像处理算法简单地假设成像平面内各向同性。为改善这一问题,我们提出一种利用图像统计的非参数贝叶斯回归来估计电子显微镜切片厚度与拉伸的方法。我们使用原子力显微镜(AFM)获得的直接测量值验证我们的厚度与拉伸估计,并表明与近期一种间接厚度估计方法以及一种相对Z坐标估计方法相比,我们的方法具有更低的估计误差。此外,我们首次公开了一个具有直接测量切片厚度值的ssSEM图像数据集,用于评估间接厚度估计方法。
引用
@article{arxiv.2002.00228,
title = {Estimation of Z-Thickness and XY-Anisotropy of Electron Microscopy Images using Gaussian Processes},
author = {Thanuja D. Ambegoda and Julien N. P. Martel and Jozef Adamcik and Matthew Cook and Richard H. R. Hahnloser},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.00228},
year = {2020}
}