論文の概要: Robust joint registration of multiple stains and MRI for multimodal 3D
histology reconstruction: Application to the Allen human brain atlas
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.14873v1
- Date: Fri, 30 Apr 2021 09:57:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-03 13:30:49.412062
- Title: Robust joint registration of multiple stains and MRI for multimodal 3D
histology reconstruction: Application to the Allen human brain atlas
- Title(参考訳): マルチモーダル3次元組織再構成における複数染色とMRIのロバストな関節登録:アレンヒト脳アトラスへの応用
- Authors: Adri\`a Casamitjanaa, Marco Lorenzi, Sebastiano Ferraris, Loc Peter,
Marc Modat, Allison Stevens, Bruce Fischld, Tom Vercauterenc, Juan Eugenio
Iglesias
- Abstract要約: 複数の組織染色を再現する空間的変形の確率論的モデルを提案する。
本手法は, アウトリーヤの存在下においても複数のコントラストを正確かつ堅牢に登録できることを示した。
また, 組織学とMRIにおいて最も多く用いられている2つのアトラスのギャップを埋めるMNI空間の対応も提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.824679084700444
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Joint registration of a stack of 2D histological sections to recover 3D
structure (3D histology reconstruction) finds application in areas such as
atlas building and validation of in vivo imaging. Straighforward pairwise
registration of neighbouring sections yields smooth reconstructions but has
well-known problems such as banana effect (straightening of curved structures)
and z-shift (drift). While these problems can be alleviated with an external,
linearly aligned reference (e.g., Magnetic Resonance images), registration is
often inaccurate due to contrast differences and the strong nonlinear
distortion of the tissue, including artefacts such as folds and tears. In this
paper, we present a probabilistic model of spatial deformation that yields
reconstructions for multiple histological stains that that are jointly smooth,
robust to outliers, and follow the reference shape. The model relies on a
spanning tree of latent transforms connecting all the sections and slices, and
assumes that the registration between any pair of images can be see as a noisy
version of the composition of (possibly inverted) latent transforms connecting
the two images. Bayesian inference is used to compute the most likely latent
transforms given a set of pairwise registrations between image pairs within and
across modalities. Results on synthetic deformations on multiple MR modalities,
show that our method can accurately and robustly register multiple contrasts
even in the presence of outliers. The 3D histology reconstruction of two stains
(Nissl and parvalbumin) from the Allen human brain atlas, show its benefits on
real data with severe distortions. We also provide the correspondence to MNI
space, bridging the gap between two of the most used atlases in histology and
MRI. Data is available at https://openneuro.org/datasets/ds003590 and code
https://github.com/acasamitjana/3dhirest.
- Abstract(参考訳): 3D構造を復元するための2D組織学的区画の二重登録(3D組織学的再構成)は、アトラス構築や生体内イメージングの検証などの分野で応用される。
隣り合う部分の直線的登録はスムーズな再構築をもたらすが、バナナ効果(曲線構造の直線化)やzシフト(ドリフト)といったよく知られた問題がある。
これらの問題は、外部で線形に整列した基準(例えば、磁気共鳴画像)で緩和できるが、コントラスト差や、折りたたみや涙などの人工物を含む組織の強い非線形歪みにより、しばしば登録は不正確である。
そこで,本稿では,複数の組織学的染色の再現性を示す空間的変形の確率論的モデルを提案する。
このモデルは、すべてのセクションとスライスを繋ぐ潜性変換のスパンディングツリーに依存しており、任意の一対のイメージ間の登録は、2つのイメージを繋ぐ(おそらく反転)潜性変換の構成のノイズバージョンとして見ることができると仮定している。
ベイズ推論は、モダリティ内およびモダリティ間の画像ペア間のペア登録セットが与えられた最も可能性の高い潜在変換を計算するために用いられる。
また,複数のMRモードの合成変形の結果から,複数のコントラストを精度よく,かつ頑健に登録できることが示唆された。
アレンヒト脳房からの2つの染色(Nisslとparvalbumin)の3D組織学的再構成は、深刻な歪みを伴う実際のデータにその利点を示す。
また, 組織学とMRIにおいて最も多く用いられている2つのアトラスのギャップを埋めるMNI空間の対応も提供する。
データはhttps://openneuro.org/datasets/ds003590とコードhttps://github.com/acasamitjana/3dhirestで入手できる。
関連論文リスト
- Betsu-Betsu: Multi-View Separable 3D Reconstruction of Two Interacting Objects [67.96148051569993]
本稿では, 近接相互作用中の2つの物体の形状と外観を再構成し, 両者を3次元で解離させるニューロ・インシシシット法を提案する。
フレームワークはエンドツーエンドのトレーニングが可能で、新しいアルファブレンディング正規化を使用して管理されている。
我々は,人間と物体の密接な相互作用からなる新しいデータセットを導入するとともに,武道を行う人間の2つの場面について評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-19T18:59:56Z) - 3D Shape-to-Image Brownian Bridge Diffusion for Brain MRI Synthesis from Cortical Surfaces [8.604681353022665]
Cor2Voxは、連続した皮質形状を合成脳MRIに翻訳する最初の拡散モデルに基づく方法である。
本研究では, 従来のボクセル法と比較して, 復元された構造物の幾何的精度が大幅に向上したことを示す。
また, 亜ボクセルレベルの皮質萎縮をシミュレートするためのアプローチの有用性も強調した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-18T10:59:04Z) - Neural Image Unfolding: Flattening Sparse Anatomical Structures using Neural Fields [6.5082099033254135]
トモグラフィーは3次元物体の内部構造を明らかにし、診断に不可欠である。
臓器特異的な展開技術は、密集した3次元表面を歪み最小化された2次元表現にマッピングするために存在する。
我々は、関心の解剖学的変換を2次元概要画像に適合させるために、ニューラルネットワークをデプロイする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-27T14:58:49Z) - Volumetric Reconstruction Resolves Off-Resonance Artifacts in Static and
Dynamic PROPELLER MRI [76.60362295758596]
磁気共鳴イメージング(MRI)におけるオフ共鳴アーティファクトは、画像ボリューム内のスピンの実際の共鳴周波数が空間情報を符号化するのに使用される期待周波数と異なる場合に発生する視覚歪みである。
本稿では,2次元MRI再構成問題を3次元に引き上げ,このオフ共鳴をモデル化するための「スペクトル」次元を導入することで,これらのアーチファクトを解決することを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-22T05:44:51Z) - On the Localization of Ultrasound Image Slices within Point Distribution
Models [84.27083443424408]
甲状腺疾患は高分解能超音波(US)で診断されることが多い
縦断追跡は病理甲状腺形態の変化をモニタリングするための重要な診断プロトコルである。
3次元形状表現におけるUS画像の自動スライスローカライズのためのフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-01T10:10:46Z) - Two-and-a-half Order Score-based Model for Solving 3D Ill-posed Inverse
Problems [7.074380879971194]
本稿では,3次元ボリューム再構成のための2次半順序スコアベースモデル(TOSM)を提案する。
トレーニング期間中、TOSMは2次元空間のデータ分布を学習し、トレーニングの複雑さを低減する。
再構成フェーズでは、TOSMは3方向の相補的なスコアを利用して、3次元空間のデータ分布を更新する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-16T17:07:40Z) - Single-subject Multi-contrast MRI Super-resolution via Implicit Neural
Representations [9.683341998041634]
Inlicit Neural Representations (INR) は連続空間関数における相補的視点の2つの異なるコントラストを学習することを提案した。
我々のモデルは、3つのデータセットを用いた実験において、異なるコントラストのペア間で現実的な超解像を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-27T10:18:42Z) - Pathology Synthesis of 3D-Consistent Cardiac MR Images using 2D VAEs and
GANs [0.5039813366558306]
本稿では,教師付きディープラーニング(DL)トレーニングの適用のためのラベル付きデータを生成する手法を提案する。
画像合成はラベル変形とラベルから画像への変換からなる。
心臓MRI画像のデータベースを多様化・拡張する手法として,このようなアプローチが有効であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-09T10:17:49Z) - 3D Reconstruction of Curvilinear Structures with Stereo Matching
DeepConvolutional Neural Networks [52.710012864395246]
本稿では,立体対における曲線構造の検出とマッチングのための完全自動パイプラインを提案する。
主に、TEM画像のステレオ対から転位を3次元再構成することに焦点を当てる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-14T23:05:47Z) - Multi-Modal MRI Reconstruction with Spatial Alignment Network [51.74078260367654]
臨床実践では、複数のコントラストを持つMRIが1つの研究で取得されるのが普通である。
近年の研究では、異なるコントラストやモダリティの冗長性を考慮すると、k空間にアンダーサンプリングされたMRIの目標モダリティは、完全にサンプリングされたシーケンスの助けを借りてよりよく再構成できることが示されている。
本稿では,空間アライメントネットワークと再構成を統合し,再構成対象のモダリティの質を向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-12T08:46:35Z) - MotioNet: 3D Human Motion Reconstruction from Monocular Video with
Skeleton Consistency [72.82534577726334]
モノクロビデオから3次元人間の骨格の動きを直接再構成するディープニューラルネットワークであるMotioNetを紹介した。
本手法は,動作表現を完全かつ一般的に使用するキネマティックスケルトンを直接出力する最初のデータ駆動型手法である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-22T08:50:09Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。