論文の概要: Automated Atlas-based Segmentation of Single Coronal Mouse Brain Slices using Linear 2D-2D Registration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.08705v1
• Date: Tue, 16 Nov 2021 12:33:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-18 15:25:59.529653
• Title: Automated Atlas-based Segmentation of Single Coronal Mouse Brain Slices using Linear 2D-2D Registration
• Title（参考訳）: リニア2D-2Dレジストレーションによる単クローンマウス脳スライスの自動分割
• Authors: S\'ebastien Piluso, Nicolas Souedet, Caroline Jan, C\'edric Clouchoux, Thierry Delzescaux
• Abstract要約: 本稿では,1枚の2次元冠動脈スライスを自動的に3次元のアトラスに分割する手法を提案する。 全脳規模での探索的アプローチによる頑健さと性能の検証を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: A significant challenge for brain histological data analysis is to precisely identify anatomical regions in order to perform accurate local quantifications and evaluate therapeutic solutions. Usually, this task is performed manually, becoming therefore tedious and subjective. Another option is to use automatic or semi-automatic methods, among which segmentation using digital atlases co-registration. However, most available atlases are 3D, whereas digitized histological data are 2D. Methods to perform such 2D-3D segmentation from an atlas are required. This paper proposes a strategy to automatically and accurately segment single 2D coronal slices within a 3D volume of atlas, using linear registration. We validated its robustness and performance using an exploratory approach at whole-brain scale.
• Abstract（参考訳）: 脳組織学的データ解析における重要な課題は、解剖学的領域を正確に同定し、正確な局所定量を行い、治療ソリューションを評価することである。 通常、この作業は手動で行うため、退屈で主観的になる。 もう1つの選択肢は、自動的または半自動的な方法を使用することであり、そのうちデジタルアトラスによるセグメンテーションは共登録である。 しかし、ほとんどのアトラスは3Dであり、デジタル化された組織データは2Dである。 アトラスからこのような2D-3Dセグメンテーションを行う方法が必要である。 本稿では, 線形登録を用いて, 単一の2次元冠動脈スライスを3次元ボリュームのアトラスに自動的かつ正確に分割する手法を提案する。 全脳規模での探索的アプローチによる頑健さと性能の検証を行った。

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