Imagenes de registro

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El registro de imágenes es el método que consiste en situar sistemáticamente imágenes separadas en un marco de referencia común, de manera que sea posible combinar o comparar la información que contienen de forma óptima. Se está convirtiendo en el método clave en las aplicaciones médicas y científicas para el procesamiento, la interpretación y la visualización de imágenes. La primera cobertura exhaustiva de esta nueva área la proporciona el Registro de Imágenes Médicas. En esta monografía se detallan la teoría, la tecnología y las implementaciones prácticas en diversos entornos médicos. Expertos internacionales explican ampliamente la importancia del registro de imágenes, definen sus implementaciones de forma no matemática y proporcionan una investigación rigurosa para quienes esperan incorporar algoritmos por su cuenta. Está abierto a los nuevos en este campo y es perspicaz, pero proporciona al especialista una atención profunda. Registro de imágenes médicas es una guía imprescindible para físicos médicos, médicos e investigadores gracias a sus ejemplos realistas, sus diagramas detallados y su enfoque comprensible.

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Mejora la relación señal/ruido capturando y sumando varias exposiciones de la misma escena, lo que permite ver detalles que antes eran difíciles de ver. Los lejanos Alpes se hacen visibles en esta imagen, aunque están a decenas de kilómetros en la bruma.
El registro de imágenes es el método de convertir múltiples conjuntos de datos en un único sistema de coordenadas. Pueden ser datos múltiples fotos, datos de varios sensores, tiempos, profundidades o puntos de vista. 1] Se utiliza en la visión por ordenador, la imagen médica, 2] la identificación automatizada de objetivos militares, y las imágenes de satélite y la recopilación y el análisis de datos. Para poder comparar o combinar los datos obtenidos a partir de estas diversas mediciones, es necesario el registro.
Es posible clasificar los algoritmos de registro o alineación de imágenes en algoritmos basados en la intensidad y algoritmos basados en las características. 3] Una de las imágenes se denomina movimiento o fuente, y las otras se denominan imágenes del objetivo, fijas o detectadas. El registro de imágenes permite transformar espacialmente la(s) imagen(es) de origen/movimiento para alinearla(s) con la imagen de destino. El marco de referencia de la imagen objetivo es estacionario, mientras que los otros conjuntos de datos se convierten para que coincidan con el objetivo.3] Los métodos basados en la intensidad utilizan métricas de correlación para comparar las tendencias de intensidad en las imágenes, mientras que los métodos basados en las características encuentran la correspondencia entre las características de la imagen, como puntos, líneas y contornos.3] Los métodos basados en la intensidad registran imágenes completas o subimágenes. Si se registran subimágenes, los centros de las correspondientes subimágenes se verán como puntos de operación correspondientes. Las técnicas basadas en los rasgos crean una correspondencia en las imágenes entre un número de puntos especialmente distintos. A continuación, se calcula una transformación geométrica para asignar la imagen de destino a las imágenes de referencia, conociendo la correspondencia entre una serie de puntos de las imágenes, creando así una correspondencia punto por punto entre las imágenes de referencia y las de destino.3] También se han establecido métodos que combinan conocimientos basados en la intensidad y en las características.4]

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Las técnicas más populares para mapear el cableado cerebral son la histología Abstract3D, los atlas de conectividad basados en cortes y la resonancia magnética de difusión. Aunque existen varias herramientas específicas de cada modalidad para procesar estos datos, falta la integración entre modalidades. Estamos creando un recurso automatizado que combina volúmenes histológicamente claros con atlas de conectividad y resonancia magnética, permitiendo el análisis y la correlación de las características histológicas a través de múltiples tractos de fibras y redes con biomarcadores in vivo. En un modelo de ictus murino, aplicamos nuestro pipeline, mostrando no sólo una clara correspondencia entre las anormalidades de la RM y la tinción del tejido CLARITY, sino también descubriendo efectos celulares agudos en áreas vinculadas al corazón isquémico. Al cuantificar los terminales de proyección de las inyecciones virales de CLARITY, proporcionamos mapas de conectividad mejorados e implementamos la RM de difusión con el trazado viral de CLARITY para comparar los mapas de conectividad entre escalas. Finalmente, a través de esta integración multimodal, mostramos modificaciones histológicas del trazo a nivel de tracto. Este recurso impulsará los estudios de los cambios en la red que subyacen a los trastornos neurológicos.

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En Understanding Image Registration se discuten dos aplicaciones del registro de imágenes: el método de registro de imágenes de la retina y el método de registro de imágenes del infrarrojo lejano. Estos métodos pueden beneficiarse de muchas aplicaciones, como la aer