基于学习对比度合成的钙图像鲁棒配准
计算机视觉与模式识别
2016-06-20 v1
摘要
多模态图像配准是一项具有挑战性的任务，对于融合互补信号以进行后续分析至关重要。尽管针对该挑战的成本函数已有大量研究，但仍存在这些函数无效的情况。在这项工作中，我们表明（1）对于将可视化遗传编码钙指示剂的体内果蝇脑体积配准到 nc82 图谱而言，情况确实如此；并且（2）基于机器学习的对比度合成可以带来改进。更具体地说，通过使用合成图像，配准完全失败的受试者数量大幅减少（从 40% 降至 15%）。
引用
@article{arxiv.1511.01154,
title = {Robust Registration of Calcium Images by Learned Contrast Synthesis},
author = {John A. Bogovic and Philipp Hanslovsky and Allan Wong and Stephan Saalfeld},
journal= {arXiv preprint arXiv:1511.01154},
year = {2016}
}