Motion Estimation in Cardiac Fluorescence Imaging With Scale-Space Landmarks and Optical Flow: A Comparative Study
Notice bibliographique
Résumé
Motion artifacts are a major disadvantage of cardiac optical mapping studies. Pixel misalignment due to contraction is a main cause of the presence of gross motion artifacts in action potential recordings. This study is focused on methods for identifying landmarks and tracking the motion of cardiac tissue for preparations in optical mapping recordings. This is a first step toward our long-term goal to implement a landmark-based image registration technique to correct for pixel misalignment in cardiac optical mapping fluorescence videos and, hence, for gross motion artifacts. Preliminary results for the registration step are presented as an initial proof of concept. The characteristics of the optical mapping images are challenging, since their lack of contrast and well-defined features impose a limitation on the techniques than can be used for landmark selection and motion tracking. This paper compares results of motion estimation of the cardiac surface with two approaches that do not rely on high-contrast features: 1) Scale-invariant feature transform (SIFT) detected "keypoints," to be used as landmarks for motion tracking, as well as 2) a classical global optical flow (OF) algorithm. Both are applied to low-contrast and low-resolution cardiac fluorescence images. We demonstrate that the performance of SIFT is superior to that of OF for pixel motion tracking in cardiac optical mapping images with simulated motion. Results for action potential recovery and action potential duration calculation after landmark-based image registration show that SIFT landmark-based registration yields superior performance in this regard as well.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».