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我准备在博客里梳理一下我接下来要做的工作内容、难点、解决思路。

首先大目标很明确，我要做的是双光子图像的细胞时空追踪。

这个问题有以下难点：

1. 双光子活体成像偶尔会有不可避免的小扰动，小扰动影响每一次扫描，每次扫描的扰动我们假定是正态分布的。
2. 双光子活体成像因动物挣扎偶尔会有大扰动，大扰动影响整个层面的扫描，每次层扫的扰动我们也假定是正态分布的。
3. 细胞通道可能会有串色，我们暂且忽略这个问题，假设拍摄得到的图像纯净。
4. 极其偶尔会有z轴的扰动，这个问题非常严重，它类似于难点2的变体，我们暂且忽略这个问题，并认为是窗口构建的失败。
5. 受限于分辨率，给细胞分割的难度加大了。需要改进细胞分割策略。
   
6. 只要分割好了细胞，就可以根据单个细胞的占据的空间位置计算重心。问题在于重心会有偏移，如何寻找不同时间点的同一细胞是一个难点，但不会太难。

第一个难点需要设计pipeline消除扰动，目前有以下思路：

1. 追求真实，由于扰动必然丢失信息，需要多拍图像补足信息
2. 数学计算，用纯数学的方法寻找可能的原始图景
3. 机器学习，训练网络来推测可能的原始图景

第二个难点实际上会表现地类似刚体形变，只需要找到参考层面，进行逐层图像配准就可以了，但是要注意边界的丢失问题，大扰动会使得边界信息丢失，如何补偿是一个问题。
因此归根结底是要解决第一个难点。
此前已经做过用CNN去识别图像，判断是否有扰动，这个工作做得很初步，虽然当时失败了，但并不代表不能实现。然而，判断有无扰动和图像的恢复、去噪还是有很大的区别。因此此时此刻我准备设计去噪的pipeline。