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Jiji CV, Chaudhuri S, Chatterjee P (2007) Single Frame Bild Super-Auflösung: Sollten wir lokal oder global verarbeiten? Multidim Syst Sign-Prozess 18(2-3):123–152. doi.org/10.1007/s11045-007-0024-1 Die PBSR-Pipeline wurde durch a) Upsampling des MS-Bildes mit niedriger Auflösung mithilfe linearer Interpolation (mit einem Skalierungsfaktor von 2), (b) durch Ausrichten des Histologie- und MS-Images initialisiert. Die Registrierung zwischen dem BILD mit niedriger Auflösung von MSI und dem histologischen Bild wurde mit Elastix18 durchgeführt. Eine Ähnlichkeitstransformation wurde geschätzt (d. h. Rotation, Übersetzung und Skalierung) mit drei Auflösungsebenen, 1024 Iterationen und gegenseitige Informationen wurden als Ähnlichkeitsmetrik verwendet. Für die Phantomstudie und die Hirnproben wurden die hochauflösenden MS-Bilder manuell mit der niedrigen Auflösung mit Slicer19 registriert (nur die Übersetzung war ausreichend) und dann mit der geschätzten Transformation von Elastix in den Histologie-Bildraum umgewandelt. Rekonstruktionsschritt: Die Ionenintensität bei jedem Histologiepixel mit höherer Auflösung wurde anhand relevanter benachbarter Pixel im MS-Bild geschätzt, die mit hilfe der Gewebesegmentierungen zusammen mit Bildintensitäten des Histologiebildes berechnet wurden. Mittlerer Korrekturschritt: Dieser Schritt korrigiert die geschätzte Ionenintensität in jedem Pixel mit hoher Auflösung, indem der Fehler in Richtung des Ionenwerts des entsprechenden niedrigeren Pixels berücksichtigt wird. Die Methode, die zwischen Rekonstruktions- und Mittelwertkorrekturschritten iteriert, sodass die korrigierte Ionenintensitätszuordnung aus der vorherigen Iteration verwendet wird, um die vordere Zuordnung der Ionenintensität für die aktuelle Iteration zu initialisieren.

Die Konvergenz unserer Methode wird erkannt, wenn die relative Ionenintensitätsdifferenz zwischen der aktuellen und der vorherigen Iteration vernachlässigbar ist. Turner D, Lucieer A, Malenovskẏ Z, King D, Robinson S (2014) Räumliche Mitregistrierung von ultrahochauflösenden sichtbaren, multispektralen und thermischen Bildern, die mit einem Mikro-UAV über antarktischen Moosbetten aufgenommen wurden. Fernerkundung 6(5):4003–4024. doi.org/10.3390/rs6054003 In diesem Artikel haben wir einen im eigenen Haus entwickelten PBSR-Algorithmus verwendet, um die Auflösung von Massenspektrometriebildern mithilfe von Histologiebildern zu erhöhen. Wir validierten die Leistung des Algorithmus mit einem Phantombild, klinisch relevanten Proben von Maus-Kleinhirn und einer Hundeleberbiopsie. Wir vergleichen seine Leistung mit einer hochauflösenden MSI-Referenz und zwei bekannten Superauflösungsmethoden: lineare Interpolation und Bildfusion13.

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