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J-GLOBAL ID：202102225323585401   整理番号：21A0673556

マウス死体EM画像の縫合と整列に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Stitching and Alignment of Mouse Carcass EM Images

著者 (5件)： Zhu Jing (School of electronic and information engineering, Soochow University,SuZhou,China) ,  Ge Hongyu (School of electronic and information engineering, Soochow University,SuZhou,China) ,  Cheng Ao (School of electronic and information engineering, Soochow University,SuZhou,China) ,  Zhang Ruobing (Suzhou institute of biomedical engineering and technology Chinese academy of science,Optics department,SuZhou,China) ,  Wang Lirong (School of electronic and information engineering, Soochow University,SuZhou,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： TrustCom  ページ： 1468-1471  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 国内外の生物の超微細構造を探索するために多くの研究が行われ,異なるアルゴリズムがナノスケールで異なる試料の画像を再構成するために用いられてきた。画像「マッチング」と「融合」は,画像モザイクの性能に直接影響する2つの重要な研究分野である。画像マッチングと融合アルゴリズムがないならば,最初のステップと最後のステップの画像ステッチングとして,画像ステッチングの成功は,ほとんど不可能である。画像記録は,画像データのセットにおける2つの画像のための空間変換を探すことによって,1つの画像をもう1つに写像することであり,そこで,2つの画像における空間における同じ位置に対応するポイントは,情報融合の目的を達成するために,1つに対応する。本論文では,特徴ベースの画像ステッチングアルゴリズムを用いて,全体の画像の解析を画像のいくつかの特徴の解析に変換し,計算量を大幅に低減した。一方,特徴点をさらに最適化し,ミスマッチ率を低減するために選択し,自閉症マウスの電子顕微鏡像をモザイク的にスプライシングした。登録部分において,本論文は,弾性登録方法を採用して,より正確な登録結果を得るために,この基礎に関して微細な調整をして,それは各々の組織構造のその後の分割のために役立った。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  最適化 ,  電子顕微鏡 ,  組織構造 ,  弾性 ,  計算量 ,  モザイク性 ,  再構成 ,  自閉症
準シソーラス用語： 画像データ ,  超微細構造 ,  ナノスケール ,  画像マッチング ,  画像記録 ,  特徴点 , 【Automatic Indexing@JST】

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)： マウス ,  死体 ,  EM ,  縫合 ,  整列 ,  研究