多模态医学成像中的过采样误差源于吉布斯效应
数值分析
2021-05-10 v2 计算机视觉与模式识别
数值分析
摘要
为了分析多模态三维医学图像，需要插值进行重采样，这不可避免地引入了插值误差。在这项工作中，我们考虑用三种不同的神经影像软件工具对三幅分割后的三维图像进行重采样，以比较欠采样与过采样策略，并识别过采样误差所在。结果表明，就每个分割区的均值误差而言，下采样到最低图像尺寸是有利的，并且过采样误差在梯度更陡处更大，表现出吉布斯效应。
引用
@article{arxiv.2103.05964,
title = {Oversampling errors in multimodal medical imaging are due to the Gibbs effect},
author = {Davide Poggiali and Diego Cecchin and Cristina Campi and Stefano De Marchi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.05964},
year = {2021}
}