論文の概要: Automatic Registration of SHG and H&E Images with Feature-based Initial Alignment and Intensity-based Instance Optimization: Contribution to the COMULIS Challenge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15931v1
• Date: Tue, 24 Sep 2024 09:55:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-26 08:01:40.789150
• Title: Automatic Registration of SHG and H&E Images with Feature-based Initial Alignment and Intensity-based Instance Optimization: Contribution to the COMULIS Challenge
• Title（参考訳）: 特徴に基づく初期アライメントと強度に基づくインスタンス最適化によるSHGおよびH&E画像の自動登録:COMULISチャレンジへの貢献
• Authors: Marek Wodzinski, Henning Müller,
• Abstract要約: ヘマトキシリンおよびエオシンスライドに対する非侵襲的第二高調波発生顕微鏡は非常に望ましいが、未解決の問題である。 第2高調波画像は部分的情報のみを含むため、この課題は困難である。 本稿では,自動キーポイントマッチングに基づく手法と,インスタンス最適化に基づく変形可能な登録手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1640167354628046
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The automatic registration of noninvasive second-harmonic generation microscopy to hematoxylin and eosin slides is a highly desired, yet still unsolved problem. The task is challenging because the second-harmonic images contain only partial information, in contrast to the stained H&E slides that provide more information about the tissue morphology. Moreover, both imaging methods have different intensity distributions. Therefore, the task can be formulated as a multi-modal registration problem with missing data. In this work, we propose a method based on automatic keypoint matching followed by deformable registration based on instance optimization. The method does not require any training and is evaluated using the dataset provided in the Learn2Reg challenge by the COMULIS organization. The method achieved relatively good generalizability resulting in 88% of success rate in the initial alignment and average target registration error equal to 2.48 on the external validation set. We openly release the source code and incorporate it in the DeeperHistReg image registration framework.
• Abstract（参考訳）: 非侵襲的な第2高調波発生顕微鏡のヘマトキシリンおよびエオシンスライドへの自動登録は、非常に望ましいが未解決の問題である。 第2高調波画像は部分的な情報しか含まないため、組織形態に関するより詳細な情報を提供する染色されたH&Eスライドとは対照的である。 さらに、どちらの撮像法も強度分布が異なる。 したがって、そのタスクは欠落データを伴うマルチモーダル登録問題として定式化することができる。 本稿では,自動キーポイントマッチングに基づく手法を提案する。 この方法はトレーニングを一切必要とせず、COMULISのLearn2Regチャレンジで提供されるデータセットを使って評価される。 その結果、初期アライメントにおける成功率の88%と平均目標登録誤差は、外部検証セットで2.48に等しい。 ソースコードを公開し、DeeperHistRegイメージ登録フレームワークに組み込む。

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