利用先验知识的 MI 图像配准
计算机视觉与模式识别
2007-06-19 v2
摘要
对齐图像的减法是一种 assessing（评估）在临床应用中广泛变化的手段。 本文我们探讨了互信息（MI）的信息论来源，基于香农熵。然而，标准 MI 配准的解释作为通信信道的模型暗示 MI 过于严格。 本文将互信息（MI）概念扩展为（归一化）聚焦互信息（FMI），以纳入先验知识以克服 MI 的某些不足之处。 我们使用它来开发新的方法，成功地解决了牙科修复的随访、头颈断层和植入物监测等特定配准问题。
引用
@article{arxiv.0705.3593,
title = {MI image registration using prior knowledge},
author = {W. Jacquet and P. de Groen},
journal= {arXiv preprint arXiv:0705.3593},
year = {2007}
}
备注
16 pages