Abstract-Mål: Bild registrering av hela diabild histologi bilder möjliggör fusion av finkornig information-liknande olika immunohistokemiska fläckar-från angränsande vävnadsbilder. Traditionellt, patologer sammansmälta denna information genom att titta senare på en rutschkana i taget. Om diabilder digitaliseras och exakt anpassas på cellnivå, kan automatisk analys användas för att underlätta patologens arbete. Men storleken på dessa bilder överstiger minneskapaciteten hos vanliga datorer. Metoder: Vi tar itu med utmaningen att kombinera en global rörelsemodell som tar hänsyn till vävnadens fysiska skärprocess med bilddata som inte är samtidigt globalt tillgängliga. Typiska metoder minskar antingen mängden data som ska behandlas eller delar upp data i mindre bitar som ska behandlas separat. Vår nya metod registrerar först kompletta bilder på en låg upplösning med en icke-linjär deformationsmodell och förfinar senare detta resultat på patcher genom att använda en andra icke-linjär registrering på varje patch. Slutligen kombineras de deformationer som beräknas på alla plåster genom interpolering för att bilda en globalt jämn icke-linjär deformation. NGF avståndsmåttet används för att hantera multistain bilder. Metoden tillämpas på tio hela bildbilder par av human lungcancer data. Inställningen av 85 motsvarande strukturer mäts genom att jämföra manuella segmenteringar från angränsande diabilder. Deras offset förbättras avsevärt, med minst 15%, jämfört med låg upplösning icke-linjär registrering. Slutsats/Significance: Den föreslagna metoden förbättrar signifikant noggrannheten av multistain registrering vilket gör att vi kan jämföra olika antikroppar på cellnivå.
En annan lösning skulle vara att analysera den kompletta bilden på låg upplösning och sedan förfina detta resultat på hög upplösning patcher genom att använda en registrering på varje patch REF.
Patch-Based Nonlinear Image Registration for Gigapixel Whole Slide Images
{'venue': 'IEEE Transactions on Biomedical Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Biomedical Engineering', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}