Registration of whole-mount histology and tomography of the prostate using particle filtering
Notice bibliographique
Résumé
Registration of histological slices to volumetric imaging of the prostate is an important task that can be used to optimize imaging for cancer detection. Such registration is challenging due to change in volume of the specimen during fixation, and misalignment of the histological slices during preparation and digital scanning. In this work we propose a multiple-slice to volume registration method in which a stack of equispaced, uniaxial but unaligned 2D contours, extracted from digitally scanned whole-mount histological slices, is registered to a 3D surface, extracted from a volumetric image of the prostate. Initially, the stack of unaligned contours is coarsely aligned to the surface as a whole. Then, each contour is finely registered to the surface while being confined to its plane along the sectioning axis. We incorporate the method in a particle filtering framework to compensate for the high dimensionality of the search space and multi-modal nature of the problem. Moreover, such framework allows modeling the uncertainty in the segmentation of the contours and surface, in order to derive optimal registration parameters in a Bayesian approach. The proposed algorithm is demonstrated and evaluated on both synthetic and clinical data. The mean area overlap of the registered gland and the segmented histology was found to be 90.2%, with a mean registration error of 1.8mm between visible landmarks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».