[发明专利]面向序列切片的扫描电镜图像实时配准装置及方法

说明书

本发明涉及扫描电镜图像配准领域，具体涉及一种面向序列切片的扫描电镜图像实时配准装置及方法，目的是为了提高电镜图像配准的实时性。本发明的实时配准装置包括FPGA和计算服务器；计算服务器包括CPU和GPU。FPGA用于直接连接电镜实时获取序列切片图像数据，并计算相邻切片图像之间的对应点，最后将从电镜获得的图像数据以及相邻切片之间的对应点信息发送至计算服务器；计算服务器中的CPU，对序列切片中匹配得到的对应点位置进行调整优化；计算服务器中的GPU，根据调整后的对应点位置进行图像形变。本发明能够形成对电镜系统高通量图像数据的高精度、低延时的长序列配准能力，满足高通量电镜序列切片成像的实时配准需求。

技术领域

本发明涉及扫描电镜图像配准领域，具体涉及一种面向序列切片的扫描电镜图像实时配准装置及方法。

背景技术

脑连接图谱研究通过从宏观、介观和微观尺度构建神经系统结构，并与生理功能的一致性来理解脑的工作原理，其中微观尺度连接图谱致力于获取神经元以及突触等精细结构的连接网络。突触结构的清晰成像必须依赖于纳米尺度的观测手段-电子显微镜，以便于在密集的神经纤维网中追踪最微弱(20～30纳米)的神经突起联结线路。

微观尺度的神经结构连接网络一般通过序列切片的扫描电镜图像三维重建获得其三维形貌。无法快速稳定获取神经组织的高分辨率三维电镜图像库，成为建立大范围突触水平神经网络的限制瓶颈之一，然而国内外均缺乏有效的完整解决方案。

目前，已有的序列切片电镜图像配准算法都是离线处理序列切片图像，即所有的序列切片图像都采集完毕后再进行图像配准工作。这样不仅没有利用图像采集时所消耗的海量时间，造成获得神经组织三维数据所需要的计算时间的增加，而且无法实时看到已采集完毕数据的配准结果，以对后续的采集进程进行指导，避免无意义的序列切片显微图像采集工作。因此，无论从功能需求还是计算时间上来看，针对大体量神经组织序列切片电镜图像而言，发展高通量实时序列切片电镜图像配准技术，有着非常重要的理论意义和实用价值。

发明内容

为了解决现有技术中的上述问题，本发明提出了一种面向序列切片的扫描电镜图像实时配准装置及方法，在保证神经组织序列切片电镜图像配准精度的同时，能够实时完成配准工作。

本发明的一方面，提出一种面向序列切片的扫描电镜图像实时配准装置，包括：FPGA(Field-Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)和计算服务器；

所述FPGA，配置为：接收来自扫描电镜的切片图像数据，并提取当前切片图像与上一切片图像之间的对应点，将所述当前切片图像数据以及该图像与上一切片图像间的所述对应点的位置信息发送给所述计算服务器；

所述计算服务器，包括：CPU(Central Processing Unit，中央处理器)和GPU(Graphics Processing Unit，图像处理器)；

所述CPU，配置为：每接收到一幅切片图像数据以及该图像与上一切片图像间的所述对应点位置信息，就对所有已接收图像上的所述对应点的位置进行一次调整，得到优化后的所述对应点的位置；

所述GPU，配置为：在CPU每完成一次对所述对应点的调整之后，所述GPU均根据优化后的所述对应点的位置，对所有已接收图像进行一次形变，从而完成对所有已接收图像的一次配准。

优选地，“接收来自扫描电镜的切片图像数据，并提取当前切片图像与上一切片图像之间的对应点”，具体包括：

从所述扫描电镜逐行接收图像数据并缓存，根据缓存的数据提取SIFT特征，直至接收到完整的所述当前切片图像并完成SIFT特征提取；

将所述当前切片图像的SIFT特征点与所述上一切片图像的SIFT特征点进行匹配，获得所述当前切片图像与所述上一切片图像之间的对应点；