論文の概要: GloFlow: Global Image Alignment for Creation of Whole Slide Images for Pathology from Video

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.15269v2
• Date: Thu, 12 Nov 2020 08:53:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-02 05:11:53.903456
• Title: GloFlow: Global Image Alignment for Creation of Whole Slide Images for Pathology from Video
• Title（参考訳）: gloflow:ビデオから病理診断のための全スライド画像作成のためのグローバル画像アライメント
• Authors: Viswesh Krishna, Anirudh Joshi, Philip L. Bulterys, Eric Yang, Andrew Y. Ng, Pranav Rajpurkar
• Abstract要約: 本稿では,大域的アライメントを伴う光フローベース画像登録を用いて,スライド画像全体を作成するための2段階の手法を提案する。 第1段階では、連続するビデオフレーム間のペアワイズ変換を予測し、縫合を近似する光フロー予測器を訓練する。 第2段階では、この近似縫合を用いて近傍グラフを作成し、修正縫合を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.204987617669801
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The application of deep learning to pathology assumes the existence of digital whole slide images of pathology slides. However, slide digitization is bottlenecked by the high cost of precise motor stages in slide scanners that are needed for position information used for slide stitching. We propose GloFlow, a two-stage method for creating a whole slide image using optical flow-based image registration with global alignment using a computationally tractable graph-pruning approach. In the first stage, we train an optical flow predictor to predict pairwise translations between successive video frames to approximate a stitch. In the second stage, this approximate stitch is used to create a neighborhood graph to produce a corrected stitch. On a simulated dataset of video scans of WSIs, we find that our method outperforms known approaches to slide-stitching, and stitches WSIs resembling those produced by slide scanners.
• Abstract（参考訳）: 病理学への深層学習の適用は、病理学スライドのデジタル全スライド画像の存在を前提としている。 しかし,スライドのデジタル化は,スライドスライスに使用する位置情報に必要なスライススキャナにおいて,高精度なモータステージのコストによってボトルネックとなる。 そこで本研究では,グローバルアライメントを用いた光学フローベース画像登録を用いた2段階のスライド画像作成法であるgloflowを提案する。 第1段階では、連続するビデオフレーム間のペアワイズ変換を予測し、縫合を近似する光フロー予測器を訓練する。 第2段階では、この近似縫合を用いて近傍グラフを作成し、修正縫合を生成する。 wsisのビデオスキャンをシミュレートしたデータセットでは,本手法がスライドストッチングの既知のアプローチよりも優れており,スライディングスキャナによって生成されたものと類似したwsisを縫い合わせることができる。

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