Abstrakt. En exakt, beräkningseffektiv och fullt automatiserad algoritm för justering av 2D seriellt förvärvade sektioner som bildar en 3D-volym presenteras. Metoden står för de största bristerna i 3D-bildanpassning: skadade data (klipp och tårar), skillnader eller diskontinuiteter mellan skivor, saknade skivor. Metoden bygger på optimering av en global energifunktion, baserad på objektets form, som mäter likheten mellan en skiva och dess grannskap i 3D-volymen. Slice likhet beräknas med hjälp av avstånd omvandla mått i båda riktningarna. Ingen särskild riktning är privilegierad i metoden att undvika globala förskjutningar, fördomar i uppskattningen och felförökning. Metoden utvärderades på verkliga bilder (medicinska, biologiska och andra CT skannade 3D-data) och de experimentella resultaten visade metodens noggrannhet eftersom rekonstruktionsfel är mindre än 1 grad i rotation och mindre än 1 pixel i översättning.
I REF diskuteras en helt automatiserad algoritm för anpassning av 2D seriellt förvärvade sektioner som bildar en 3D-volym.
3D Volume Reconstruction by Serially Acquired 2D Slices Using a Distance Transform-Based Global Cost Function
{'venue': 'SETN', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}