基于无监督内容分类的不同染色组织学图像的非刚性配准

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✦ 深度学习辣汤小组文献阅读学习之七十七 ✦ 基于无监督内容分类的不同染色组织学图像的非刚性配准 DeepLearning 深度学习辣汤小组  2023/1/19  来自英国伦敦大学学院医学图像计算中心的Y.Song教授及其团队，提出了一种无监督的内容分类方法，解决不同染色组织病理学图像配准问题，提高配准精度，并在期刊IEEE T BIO-MED ENG（IF：3.72，工程技术2区）上发表题为“Unsupervised Content Classification Based Nonrigid Registration of Differently Stained Histology Images”的文章。 DOI： https://doi.org/10.1109/TBME.2013.2277777 一、研究背景 用不同的组织化学或免疫组织化学染色染色的连续组织切片的组织病理学图像的配准是许多应用领域中的重要步骤，例如疾病病理学的研究、对照组织图像验证MRI序列、多尺度物理建模等。在每种情况下，来自每个染色的信息需要在空间上对齐并组合以 ………………………………