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基于最优Atlas多模态图像的
非刚性配准
分割算法
提出了一种基于最优Atlas图像搜索和局部加权B样条变换的全自动非刚性分层配准分割感兴趣区域(ROI)方法。实验结果表明, 所提算法配准的ROI准确度达到95.6%, 归一化互信息值为1.8432, 均方根误差为1.12%, 相关系数提高了18.33%。相比其他配准方法, 所提方案的配准精度及准确度明显提升, 对临床辅助诊断有重要意义。
2022-12-19 10:52:55
17.08MB
图像处理
最优Atlas
配准分割
非刚性分
1
nonrigidICP:表面的
非刚性配准
-matlab开发
该函数将源/模板网格对齐并非刚性地变形为第二个目标网格。 nonrigidICP 是要使用的主要文件,需要网格的顶点和面作为输入。 示例 1 处理闭合网格,示例 2 处理不完整的网格,包括目标和源。 提供了两个版本(v1和v2)。 v1 以 RB 中心在表面上变形,v2 以 RB 中心在边界框内变形。 参考文献:Emmanuel A. Audenaert、Jan Van Houcke、Diogo F. Almeida、Lena Paelinck、M. Peiffer、Gunther Steenackers 和 Dirk Vandermeulen (2019):基于级联统计形状模型的 CT 全下肢分割,计算机方法生物力学与生物医学工程,DOI:10.1080/10255842.2019.1577828
2022-08-09 11:50:35
5.36MB
matlab
1
haoli 等人的
非刚性配准
教学课件
haoli 等人的
非刚性配准
教学课件
2022-06-02 09:11:21
57.67MB
人工智能
最优化
非线性最小二乘
配准
1
基于无监督学习的医学图像
非刚性配准
项目完整代码
基于无监督学习的医学图像
非刚性配准
项目完整代码
2021-12-25 14:11:21
41KB
深度学习
医学图像
图像处理
1
2D 形状之间的
非刚性配准
:该软件通过利用曲率信息找到配准 2D 曲线的最佳变形。-matlab开发
此代码在两组点之间呈现
非刚性配准
。 自由形式变形 (FFD) 已用于对源点(数据)上的变形进行建模,以便接近目标点(模型)。 它利用在形状边界中编码的曲率信息。 您可能在SDM-FFD文件夹中找到一个DEMO.m文件。 请加载 bunny_set.mat 或任何其他数据集来运行算法。 如果使用代码,请引用以下论文: Mohammad Rouhani,Angel Domingo Sappa:非刚性形状配准:单一线性最小二乘框架。 ECCV (7) 2012: 264-277
2021-08-26 21:29:41
332KB
matlab
1
非刚性图像配准源代码matlab和C
这个函数是D. Rueckert等人提出的b样条配准算法的(增强的)实现。“使用自由形状基于仿射和b样条网格的两个二维彩色/灰度图像或三维体或点数据的配准和数据拟合。 变形的
非刚性配准
:在乳房MR图像中的应用”。包括Rueckert的平滑惩罚(薄板金属弯曲能量)。此外,将归一化互信息定位为配准错误,允许图像或体积具有不同类型/模式,例如MRI T1和T2患者扫描。
2021-01-28 01:43:10
1.35MB
仿射变换
B样条配准
非刚性配准
医学图像配准
1
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