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Description :

Le recalage d’images permet de transformer une image source pour l’aligner sur une image cible afin de permettre une reconstruction 3D des objets observés, ceci en utilisant les informations communes entre les deux images. En pathologie numérique, les coupes sériées d’un échantillon d’organe sont marquées (colorées) avec différents protocoles afin de mettre en évidence différentes structures d’intérêt. Ce multi marquage s’apparente à un recalage multi modal en imagerie médicale, et nécessitent des critères comme l’information mutuelle ou la distance NGF (Normalized Gradient Fields) afin de trouver les informations communes. Le défi du recalage histologique est que le tissu peut présenter des discontinuités ou des changements d’échelles importants entre 2 images successives.

Travail demandé : Ce sujet peut être divisé en 3 parties distinctes : i) la mise en oeuvre des paramètres locaux comme KAZE, SURF, SIFT, etc. en évaluant leur performance ii) le codage de NGF permettant de trouver les informations communes entre une paire d’images, iii) l’implémentation de l’approche proposée dans l’article [3] qui assure la préservation de la forme de l’organe et respecte les possibles discontinuités du tissu. Le challenge « automatic non-rigid histological image registration” (ANHIR) pourront servir à l’expérimentation.

References
Jirí Borovec et al.
ANHIR: Automatic Non-Rigid histological Image Registration Challenge
IEEE TRANSACTIONS ON MEDICAL IMAGING, VOL. 39, NO. 10, OCTOBER 2020