连续切片配准：一种基于真值畸变的评估方法
计算机视觉与模式识别
2021-11-02 v2
摘要
组织学连续切片的配准是一项具有挑战性的任务。连续切片呈现出切片带来的畸变与损伤。由于缺少组织切割前形态的信息，对二维配准进行真实验证极为困难。本文提出基于真值的配准评估方法。首先，我们给出生成配准测试数据的方法论。我们以类似于连续切片切割畸变的方式畸变一个本就配准的图像栈。测试案例由现有三维数据集生成，因此真值已知。其次，我们的测试案例生成以已知真值评估配准为前提。这种评估技术的方法论使本工作区别于其他方法。欠配准与过配准在我们的评估中均显而易见。我们还调研了已有的验证工作。我们对动物肺部的畸变三维数据集应用六种不同配准方法进行了全序列评估。我们的畸变与真值数据集已公开可用。
引用
@article{arxiv.2011.11060,
title = {Registration of serial sections: An evaluation method based on distortions of the ground truths},
author = {Oleg Lobachev and Takuya Funatomi and Alexander Pfaffenroth and Reinhold Förster and Lars Knudsen and Christoph Wrede and Michael Guthe and David Haberthür and Ruslan Hlushchuk and Thomas Salaets and Jaan Toelen and Simone Gaffling and Christian Mühlfeld and Roman Grothausmann},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.11060},
year = {2021}
}
备注
Supplemental data available under https://zenodo.org/record/4282448