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摘要:
多模态医学图象的配准在医学诊断和治疗计划中起着重要的作用.本文提出一种基于轮廓特征的迭代最近点(SVD-ICP)的配准方法.这种方法结合了SVD最优化解析方法和迭代搜索的优点来解决图象轮廓点的匹配问题,适用于不同模态医学图象之间的配准.我们关于CT-MRI和PET-MRI二维图象的配准实验证明了该方法的有效性.
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文献信息
篇名 多模态医学图象的SVD-ICP配准方法
来源期刊 CT理论与应用研究 学科
关键词 多模态医学图象 配准 融合
年,卷(期) 2000,(1) 所属期刊栏目 CT理论
研究方向 页码范围 1-7
页数 7页 分类号
字数 2807字 语种 中文
DOI
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研究主题发展历程
节点文献
多模态医学图象
配准
融合
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
CT理论与应用研究
双月刊
1004-4140
11-3017/P
16开
北京市海淀区民族大学南路5号
1987
chi
出版文献量(篇)
1835
总下载数(次)
9
总被引数(次)
8507
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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