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医学图像配准
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Markdown/LaTeX数学符号、公式大全(二)(转载)
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Markdown/LaTeX数学符号、公式大全(一)(转载)
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An Unsupervised Approach for 3D Medical Image(Learning Notes)
可变形图像配准在许多临床应用中非常重要。在本文中,我们提出了一种无监督端到端三维医学图像配准方法。该方法以一对浮动图像和固定图像为输入,直接估计空间变换参数,使空间变换层生成配准图像。特别的,配准网络是一个M-Net,该架构由编码路径、解码路径、左腿和右腿组成。此外,我们引入了…
医学图像配准软件 ANTs(Advanced Normalization Tools)的安装和使用说明(转载)
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联合显著图强化形变配准网络(学习笔记)
配准图像中存在的结构对应性缺失与局部复杂大形变给非刚性图像配准准确寻找一一映射形变变换带来了极大挑战。传统配准方法以及基于深度学习配准方法都不能处理好此类图像配准异常难题。基于全局到局部的递进深度网络策略,该文提出了配准图像联合显著结构上下文信息增强的无监督式深度配准网络。其中…
(论文笔记)基于深度学习的端到端无监督配准模型——变形图像配准网络(Deformable Image Registration Network, DIRNet)
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详细解读Spatial Transformer Networks(STN)一篇文章让你完全理解STN了
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基于FCN和互信息的医学图像配准技术研究(学习笔记)
针对传统配准方法在进行三维多模态图像配准时存在收敛速度较慢、容易陷入极值等问题,提出一种基于全卷积神经网络(Fully Convolutional Networks,FCN)和互信息的配准方法。利用FCN模型提取二维图像深层特征并进行粗配准;将得到的配准结果作为互信息算法的初始…
Markdown编辑器如何让图片居中(转载)
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基于无监督学习的多模态可变形配准(学习笔记)
多模态可变形配准旨在求解密集的空间变换,用于对齐两种不同模态的图像,是许多医学图像分析应用中的关键问题。基于传统方法的多模态图像配准旨在解决每对图像的优化问题,通常取得优异的配准性能,但计算成本高/运行时间长。深度学习方法通过学习用于执行配准的网络,极大缩短了运行时间。这些基于…
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