医学图像配准
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सगरमाथा
这个作者很懒，什么都没留下…
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A coarse-to-fine deformable transformation framework for unsupervised multi-contrast MR image re（论文）
通过这种方式我们成功地将变换场与注册图像中的像素对齐，公式表示如下：由于没有参考图像来评估多对比登录预测的准确性，所以很难同时从M到F、从F到M的双向配准。对此，提出了个折中的方法，即将多对比度的双向图像配准任务转换为单模图像配准任务，我们使。翻译 2022-09-15 11:09:30 · 633 阅读 · 1 评论 -
基于无监督医学图像配准论文（1）
论文原创 2022-07-30 15:14:07 · 1376 阅读 · 0 评论 -
基于深度学习的配准框架
传统通过迭代优化的图像配准框架movingimage将参照fixedimage进行形变，在形变过程中可能会丢失像素，因此需要Interpolator，即插值。可以用不同的插值方法对缺失的像素点进行恢复。接着，测量变换后的movingimage和fixedimage间相似性的标准叫Metric，标准也有很多方法实现。对转化矩阵Transform进行形变，通过迭代更新Optimizer达到最优。...原创 2022-07-23 15:50:34 · 2096 阅读 · 0 评论