原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
针对传统多模态配准方法忽视图像的结构信息和像素间的空间关系,并假定灰度全局一致的前提,提出了一种在黎曼流形上的多模态医学图像配准算法.首先采用线性动态模型捕捉图像高维空间的非线性结构和局部信息;然后通过参数化动态模型构造出一种李群群元,形成黎曼流形,继而将流形嵌入到高维的再生核希尔伯特空间;最后在核空间上学习出相似性测度.仿真和临床数据实验结果表明,该算法在刚体配准和仿射配准精度上均优于传统互信息方法和基于邻域的相似性测度学习方法.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 黎曼流形上的多模态医学图像配准
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 多模态 线性动态模型 相似性测度 黎曼流形 配准
年,卷(期) 2018,(4) 所属期刊栏目 图形图像技术
研究方向 页码范围 1241-1245
页数 5页 分类号 TP391.41
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.04.060
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈雷霆 电子科技大学计算机科学与工程学院 88 811 15.0 22.0
2 刘薇 电子科技大学计算机科学与工程学院 9 11 1.0 3.0
传播情况
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2018(1)
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研究主题发展历程
节点文献
多模态
线性动态模型
相似性测度
黎曼流形
配准
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
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
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