组织切片配准（切割角度校正）
文章目录
- 一、组织切片配准
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- 1.1、研究现状
- 1.2、网络模型（DeepSlice）
- 1.3、（数据）前处理
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- 1.3.1、（下载）Allen 数据集 —— 用于阶段一的模型训练
- 1.3.2、（开发）基准数据集（GT） —— 用于模型验证
- 1.3.3、（生成）合成数据集 + 随机数据集 —— 用于阶段二的增强训练
- 1.3、（图像）后处理
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- 1.3.1、角度集成 + 切割索引（论文核心）
- 1.3.2、模型集成（预测更准确）
- 1.4、配准效果
- 1.5、适用范围
- 1.6、QuickNII配准工具
- 1.7、Allen 官方提供的训练集（下载教程）
- 二、Web应用程序（无需安装）
- 三、源码安装
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- 3.1、创建虚拟环境
- 3.2、环境配置
- 3.3、模型预测（输出三个角坐标，并保存为 QuickNII 兼容的 .json 或 .xml 文件）
- 3.4、可视化配准结果
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- 3.4.1、基于 QuickNII 工具可视化结果
- 3.4.2、基于 Fiji - Merge 工具可视化结果
- 3.4.3、基于 coordinate2image.py 可视化结果（自定义脚本文件）
一、组织切片配准
- 中文翻译：DeepSlice: 快速全自动配准小鼠脑成像到体积图谱
- 论文地址：DeepSlice: rapid fully automatic registration of mouse brain imaging to a volumetric atlas
- github源码：https://github.com/PolarBean/DeepSlice