机构名称：
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海马体是一种皮层结构，由具有独特回路的子区组成。了解其微观结构（以这些子区为代表）可以提高我们对学习和记忆的机制理解，并且对多种神经系统疾病具有临床潜力。一个突出的问题是如何在两个形态截然不同的海马体之间划分、注册或检索同源点。在这里，我们提出了一种基于表面的配准方法，该方法以对比度无关、拓扑保持的方式解决了这个问题。具体而言，首先对整个海马体进行分析展开，然后根据厚度、曲率和脑回在 2D 展开空间中注册样本。我们在七个 3D 组织学样本中演示了这种方法，并且与更传统的配准方法相比，使用此方法对子区进行了更出色的对齐。
使用真实子场定义评估基于表面的海马配准
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