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首页> 外文期刊>Pattern Recognition: The Journal of the Pattern Recognition Society >Non-rigid registration of serial section images by blending transforms for 3D reconstruction
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Non-rigid registration of serial section images by blending transforms for 3D reconstruction

机译：通过混合三维重建变换来非刚性注册序列部分图像

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In this research, we propose a novel registration method for three-dimensional (3D) reconstruction from serial section images. 3D reconstructed data from serial section images provides structural information with high resolution. However, there are three problems in 3D reconstruction: non-rigid deformation, tissue discontinuity, and accumulation of scale change. To solve the non-rigid deformation, we propose a novel non-rigid registration method using blending rigid transforms. To avoid the tissue discontinuity, we propose a target image selection method using the criterion based on the blending of transforms. To solve the scale change of tissue, we propose a scale adjustment method using the tissue area before and after registration. The experimental results demonstrate that our method can represent non-rigid deformation with a small number of control points, and is robust to a variation in staining. The results also demonstrate that our target selection method avoids tissue discontinuity and our scale adjustment reduces scale change. (C) 2019 The Authors. Published by Elsevier Ltd.
机译：在本研究中，我们提出了一种从串行截面图像中的三维（3D）重建的新颖注册方法。来自串行部分图像的3D重建数据提供高分辨率的结构信息。然而，3D重建存在三个问题：非刚性变形，组织不连续性和累积量变变形。为了解决非刚性变形，我们提出了一种使用混合刚性变换的新型非刚性登记方法。为了避免组织不连续，我们提出了一种基于变换混合的标准的目标图像选择方法。为了解决组织的尺度变化，我们提出了一种使用注册前后组织区域的刻度调整方法。实验结果表明，我们的方法可以代表具有少量控制点的非刚性变形，并且对染色的变化具有鲁棒性。结果还表明，我们的目标选择方法避免了组织不连续性，并且我们的规模调整降低了尺度变化。 （c）2019年作者。 elsevier有限公司出版

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