包含高度变形伪影的整张切片图像栈的区域配准
图像与视频处理
2020-03-02 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
动机：高分辨率 2D 整张切片成像提供了关于组织结构的丰富信息。若能将这些 2D 图像堆叠为 3D 组织体积，信息可更为丰富。然而，3D 分析需要从 2D 图像栈准确重建组织体积。由于将组织切下并贴附于载玻片时各组织切片经历的形变，该任务并不平凡。对整个组织切片进行配准可能受到变形组织区域的不利影响。因此，区域配准被发现更为有效。本文中，我们提出一种准确且鲁棒的整张切片图像区域配准算法，其逐步将配准聚焦于感兴趣区域周边。结果：以平均相似度指数为度量，所提算法（均值 标准差：）继以精配准算法（）优于最先进的线性全组织配准算法（）及其区域版本（）。所提算法也优于最先进的整张切片图像非线性配准算法（原始：，区域：）以及最近提出的基于块的医学图像配准算法（块大小 256：，块大小 512：）。可用性：C++ 实现代码在线发布于 github 仓库：https://github.com/MahsaPaknezhad/WSIRegistration
引用
@article{arxiv.2002.12588,
title = {Regional Registration of Whole Slide Image Stacks Containing Highly Deformed Artefacts},
author = {Mahsa Paknezhad and Sheng Yang Michael Loh and Yukti Choudhury and Valerie Koh Cui Koh and TimothyTay Kwang Yong and Hui Shan Tan and Ravindran Kanesvaran and Puay Hoon Tan and John Yuen Shyi Peng and Weimiao Yu and Yongcheng Benjamin Tan and Yong Zhen Loy and Min-Han Tan and Hwee Kuan Lee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.12588},
year = {2020}
}