学习具有解剖约束的医学图像的可变形配准。
切换为英文Abstract:
: 可变形图像配准是医学图像分析领域的一个基本问题。在过去的几年里,我们目睹了基于深度学习的图像配准方法的出现,这些方法实现了最先进的性能,并大大减少了所需的计算时间。然而,关于我们如何鼓励我们的模型不仅产生准确的结果,而且产生解剖学上合理的结果,这仍然是该领域的一个悬而未决的问题,我们的工作很少。在这项工作中,我们认为,将解剖先验以全局约束的形式纳入这些模型的学习过程,将进一步提高它们的性能,并提高配准后扭曲图像的真实感。我们使用分割掩模学习图像解剖的全局非线性表示,并使用它们来约束配准过程。所提出的 AC-RegNet 架构是在使用三个不同数据集的胸部 x射线图像配准的背景下进行评估的,其中高解剖变异性使得任务极具挑战性。我们的实验表明,所提出的解剖约束配准模型比最先进的方法产生更真实和准确的结果,证明了这种方法的潜力。
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NEURAL NETWORKS
NEURAL NETWORKS
最新影响因子:9.657 | 期刊ISSN:0893-6080 | CiteScore:7.56 |
出版周期:Monthly | 是否OA:YES | 出版年份:1988 |
期刊官方网址:http://www.elsevier.com/wps/find/journaldescription.cws_home/841/description
自引率:9.60% | 研究方向:工程技术-计算机:人工智能 |
出版地区:ENGLAND |
SCI期刊coverage:Science Citation Index Expanded(科学引文索引扩展)
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NEURAL NETWORKS 期刊简介
英文简介:
Neural Networks is an international journal appearing nine times each year that publishes original research and review articles concerned with the modelling of brain and behavioral processes and the application of these models to computer and related technologies. Models aimed at the explanation and prediction of biological data and models aimed at the solution of technological problems are both solicited, as are mathematical and computational analyses of both types of models. Neural Networks serves as a central, interdisciplinary publication for all researchers in the field and its editors represent a range of fields including psychology, neurobiology, mathematics, physics, computer science, and engineering.
中文简介:(来自Google、百度翻译)
《神经网络》是一份国际期刊,每年出版九期,发表有关大脑和行为过程建模以及将这些模型应用于计算机和相关技术的原创研究和评论文章。同时也征求旨在解释和预测生物数据的模型和旨在解决技术问题的模型,以及这两种模型的数学和计算分析。神经网络是该领域所有研究人员的一种中心的、跨学科的出版物,其编辑代表了包括心理学、神经生物学、数学、物理、计算机科学和工程学在内的一系列领域。
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