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Accès ouvert déclaré 2026 article

Introducing ARONG, A 3D Reconstruction Method for Highly Deformed Histology

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Rattachement africain : us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Abstract Three-dimensional (3D) histopathology is an important expansion to histopathology, as a complete understanding of the 3D structure of tissues can lead to better diagnoses and treatments. For certain highly deformable tissues like carotid plaques, 3D histology reconstructions are a challenging endeavor, requiring context-dependent corrections of artifacts that undergo more significant deformations during histological processing. Currently, there is no method of 3D reconstruction specifically designed for highly deformed histology that contains multiple spatially disconnected tissue components. To address this, we present ARONG, an Artifact-correcting Reconstruction Of Nonrigidly-deformed Geometries. ARONG is a pipeline that allows the user to reconstruct highly deformed histology in 3D. ARONG provides a methodology for iteratively aligning 2D histology slides through a set of affine transformations, while providing guidance on the mechanism of correction and order of priority for fixing common artifacts that appear in highly deformable tissue histology. Since highly deformable tissue histology often contains distorted local features, shapes, and edges, we also outline our matching criteria for aligning regions within neighboring slides. Using ARONG, we reconstructed slides from twenty human atheromatous carotid plaques, which are often highly deformable, and computed intersection over union with ex vivo ultrasound for four of the specimens ( $$0.64\pm 0.19$$ 0.64 ± 0.19 ). ARONG outperformed the next best transformation method (CODA, a state-of-the-art 3D reconstruction program) with a $$\approx 14\%$$ ≈ 14 % higher Jaccard index. We also validated this pipeline with two human FaDu xenograft tumors, three murine hearts, and two murine carotid arteries sectioned at different intervals, with comparable or improved metrics compared to CODA and other relevant 3D reconstruction methods.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Introducing ARONG, A 3D Reconstruction Method for Highly Deformed Histology
Date Crossref
31/03/2026
Éditeur
Springer Science and Business Media LLC
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • University of Wisconsin–Madison pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Wisconsin Division of Public Health pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Neurological Surgery pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Morgridge Institute for Research pays non établi dans la notice
    Organisation à but non lucratif
  • University of Wisconsin Carbone Cancer Center pays non établi dans la notice
    Organisme public
  • University of Wisconsin School of Medicine and Public Health (UW-SMPH) Medical Physics pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Human Oncology pays non établi dans la notice
    Institution
  • University of Wisconsin-Madison Center for Quantitative Cell Imaging pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Pathology and Laboratory Medicine pays non établi dans la notice
    Structure de recherche
  • UW Carbone Cancer Center pays non établi dans la notice
    Institution

University of Wisconsin–Madison, Wisconsin Division of Public Health et Neurological Surgery, avec 7 autres affiliations.

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