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J-GLOBAL ID：201702232582297386   整理番号：17A1176642

二次元画像スタックからの三次元組織体積の変換拡散再構成【Powered by NICT】

Transformation diffusion reconstruction of three-dimensional histology volumes from two-dimensional image stacks

著者 (8件)： Casero Ramon (Institute of Biomedical Engineering, Department of Engineering Science, University of Oxford, Oxford OX3 7DQ, UK) ,  Siedlecka Urszula (Heart Science Centre, National Lung and Heart Institute, Imperial College London, Harefield UB9 6JH, UK) ,  Jones Elizabeth S. (Heart Science Centre, National Lung and Heart Institute, Imperial College London, Harefield UB9 6JH, UK) ,  Gruscheski Lena (Heart Science Centre, National Lung and Heart Institute, Imperial College London, Harefield UB9 6JH, UK) ,  Gibb Matthew (Institute of Biomedical Engineering, Department of Engineering Science, University of Oxford, Oxford OX3 7DQ, UK) ,  Schneider Juergen E. (BHF Experimental MR Unit, Division of Cardiovascular Medicine, Wellcome Trust Centre for Human Genetics, University of Oxford, Oxford OX3 7BN, UK) ,  Kohl Peter (Institute for Experimental Cardiovascular Medicine, University Heart Centre Freiburg - Bad Krozingen, School of Medicine, University of Freiburg, Elsaesser Str 2Q, 79110 Freiburg, Germany) ,  Grau Vicente (Institute of Biomedical Engineering, Department of Engineering Science, University of Oxford, Oxford OX3 7DQ, UK)
資料名： Medical Image Analysis  (Medical Image Analysis)
巻： 38  ページ： 184-204  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3156A  ISSN： 1361-8415  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 伝統的組織学は組織研究のためのゴールドスタンダードであるが,二次元(2D)画像に本質的に依存している。全心臓のような体積組織試料の研究は,元の試料の形状と一致体積を回収するために再構成する必要があることをミスアライメントと歪んだ2D画像のスタックを生成した。本論文では,熱拡散方程式の解としてスタック配列微細化のための変換拡散(TD)と呼ばれる数学的フレームワークを開発した。この一般的フレームワークは,輪郭セグメンテーションを必要とせず,使用レジストレーション法に依存せず,自明に並列処理可能である。第一スタック掃引後,変換空間での操作による登録操作を置き換える,より速くおよびより少なくメモリ消費量数桁の大きさ。変換空間での操作とTDの実施我々の変換拡散再構成(TDR)アルゴリズムを生成する,反転と組成下で閉じることを一般的な変換に適用可能である。特に,翻訳とアフィン変換のための式を提供した。も同じ原理を拡張したテンソル積Bスプライン変換する近似TDR(ATDR)アルゴリズムを提案した。TDRとATDRを用いて,厚さ10μmの切断,画素サイズ0.92×0.92μm間隔20μm(84g)マウス心臓を再構成した。筆者らのアルゴリズムは,近傍のスライス間の変換からの局所情報のみを採用しているが,TDフレームワークは,未知のスタック不整合への大域的Gauss低域通過フィルタを適用することとして精密化の理論的解析を可能にした。外部参照なしの再構成は,心臓試料における大きな形状アーチファクトを生成するスライス-スライス配列を最適化しながら,ことを示した。この問題を克服するために,著者らはBrewster角の利点と組織学的切片のための埋込み組織を含むブロック中のワックスの唯一の最上層の概要を把握するために偏光子を入れた著者らのグループによって以前に開発されたプレカットblockfaceイメージング過程を用いた。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 近似法 ,  並列処理 ,  *二次元 ,  画像処理 ,  アフィン変換 ,  画素 ,  アーチファクト ,  *三次元 ,  不整合 ,  心臓 ,  最適化 ,  Bスプライン ,  セグメンテーション ,  *再構成 ,  アルゴリズム

著者キーワード (7件)： 拡散方程式 ,  翻訳 ,  相似 ,  アフィン ,  Bスプライン変換 ,  組織学再構成 ,  Blockface

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 二次元画像 ,  スタック ,  組織 ,  体積 ,  拡散 ,  再構成