用于小鼠脑切片图像配准的鲁棒标志点检测
计算机视觉与模式识别
2018-03-12 v1
摘要
全脑切片明场与荧光成像是小鼠脑研究中的基础工具。随着切片与成像变得更为高效，对切片后处理（配准与三维可视化）自动化的需求日益增长。进一步需要促进数字图谱（即用细胞类型和束路追踪数据标注的全脑地图）的开发，以实现图像堆栈到通用坐标系的自动配准。当前，切片配准需手动识别标志点。本工作中，我们描述了开发半自动系统以构建小鼠脑干组织学图谱的第一步，该系统在迭代框架中结合了图谱引导标注、基于标志点的配准与图谱生成。我们描述了一种基于纹理建模的无监督方法来识别与匹配区域及边界标志点。实验表明，检测到的标志点与脑结构吻合良好，且匹配在畸变下具有鲁棒性。这些结果将作为配准与图谱构建的基础。
引用
@article{arxiv.1803.03420,
title = {Robust Landmark Detection for Alignment of Mouse Brain Section Images},
author = {Yuncong Chen and David Kleinfeld and Martyn Goulding and Yoav Freund},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.03420},
year = {2018}
}
备注
Submitted to MICCAI 2015