用于肿瘤异质性研究的全切片图像配准
计算机视觉与模式识别
2019-01-25 v1 计算机与社会
摘要
组织样本的连续薄切片使得通过为每个切片染色新蛋白来研究蛋白表达局部变异及肿瘤异质性成为可能。为比较和关联不同蛋白的模式，必须以高精度配准图像。我们欲解决的问题是十亿像素全切片图像（WSI）的配准。这带来三个挑战：(i) 图像非常大；(ii) 薄切片产生的伪影使全局仿射配准易出现非常大的局部误差；(iii) 需要局部仿射配准以保留正确的组织形态（局部尺寸、形状和纹理）。在我们的方法中，我们比较了基于自动与手动特征选择的WSI配准，特征选择作用于整幅图像或自然子区域（而非方形图块）。在自然子区域上通过交互式工具工作，可排除含科学无关信息的区域。我们还提出一种通过配准置信图（RCM）可视化局部配准质量的新方法。利用该方法，可观察并量化瘤内异质性与肿瘤微环境特征。
引用
@article{arxiv.1901.08317,
title = {Whole slide image registration for the study of tumor heterogeneity},
author = {Leslie Solorzano and Gabriela M. Almeida and Bárbara Mesquita and Diana Martins and Carla Oliveira and Carolina Wählby},
journal= {arXiv preprint arXiv:1901.08317},
year = {2019}
}
备注
MICCAI2018 - Computational Pathology and Ophthalmic Medical Image Analysis - COMPAY