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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag

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 Online-Ressource
Verfasst von:Ramakrishnan, Vignesh [VerfasserIn]   i
 Schönmehl, Rebecca [VerfasserIn]   i
 Artinger, Annalena [VerfasserIn]   i
 Winter, Lina [VerfasserIn]   i
 Böck, Hendrik [VerfasserIn]   i
 Schreml, Stephan [VerfasserIn]   i
 Gürtler, Florian [VerfasserIn]   i
 Daza Barragán, Jimmy Andres [VerfasserIn]   i
 Schmitt, Volker H. [VerfasserIn]   i
 Mamilos, Andreas [VerfasserIn]   i
 Arbelaez, Pablo [VerfasserIn]   i
 Teufel, Andreas [VerfasserIn]   i
 Niedermair, Tanja [VerfasserIn]   i
 Topolcan, Ondrej [VerfasserIn]   i
 Karlíková, Marie [VerfasserIn]   i
 Sossalla, Samuel [VerfasserIn]   i
 Wiedenroth, Christoph B. [VerfasserIn]   i
 Rupp, Markus [VerfasserIn]   i
 Brochhausen, Christoph [VerfasserIn]   i
Titel:3D visualization, skeletonization and branching analysis of blood vessels in angiogenesis
Verf.angabe:Vignesh Ramakrishnan, Rebecca Schönmehl, Annalena Artinger, Lina Winter, Hendrik Böck, Stephan Schreml, Florian Gürtler, Jimmy Daza, Volker H. Schmitt, Andreas Mamilos, Pablo Arbelaez, Andreas Teufel, Tanja Niedermair, Ondrej Topolcan, Marie Karlíková, Samuel Sossalla, Christoph B. Wiedenroth, Markus Rupp and Christoph Brochhausen
E-Jahr:2023
Jahr:23 April 2023
Umfang:14 S.
Illustrationen:Illustrationen
Fussnoten:Gesehen am 26.03.2024
Titel Quelle:Enthalten in: International journal of molecular sciences
Ort Quelle:Basel : Molecular Diversity Preservation International, 2000
Jahr Quelle:2023
Band/Heft Quelle:24(2023), 9 vom: Apr., Seite 1-14
ISSN Quelle:1422-0067
 1661-6596
Abstract:Angiogenesis is the process of new blood vessels growing from existing vasculature. Visualizing them as a three-dimensional (3D) model is a challenging, yet relevant, task as it would be of great help to researchers, pathologists, and medical doctors. A branching analysis on the 3D model would further facilitate research and diagnostic purposes. In this paper, a pipeline of vision algorithms is elaborated to visualize and analyze blood vessels in 3D from formalin-fixed paraffin-embedded (FFPE) granulation tissue sections with two different staining methods. First, a U-net neural network is used to segment blood vessels from the tissues. Second, image registration is used to align the consecutive images. Coarse registration using an image-intensity optimization technique, followed by finetuning using a neural network based on Spatial Transformers, results in an excellent alignment of images. Lastly, the corresponding segmented masks depicting the blood vessels are aligned and interpolated using the results of the image registration, resulting in a visualized 3D model. Additionally, a skeletonization algorithm is used to analyze the branching characteristics of the 3D vascular model. In summary, computer vision and deep learning is used to reconstruct, visualize and analyze a 3D vascular model from a set of parallel tissue samples. Our technique opens innovative perspectives in the pathophysiological understanding of vascular morphogenesis under different pathophysiological conditions and its potential diagnostic role.
DOI:doi:10.3390/ijms24097714
URL:Bitte beachten Sie: Dies ist ein Bibliographieeintrag. Ein Volltextzugriff für Mitglieder der Universität besteht hier nur, falls für die entsprechende Zeitschrift/den entsprechenden Sammelband ein Abonnement besteht oder es sich um einen OpenAccess-Titel handelt.

kostenfrei: Volltext: https://doi.org/10.3390/ijms24097714
 kostenfrei: Volltext: https://www.mdpi.com/1422-0067/24/9/7714
 DOI: https://doi.org/10.3390/ijms24097714
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
Sach-SW:3D visualization
 angiogenesis
 artificial intelligence
 biobanking
 digital pathology
 image registration and segmentation
 neural networks
K10plus-PPN:1884335551
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

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