用于医学图像配准的正则化方向表示
计算机视觉与模式识别
2021-12-01 v1
摘要
在图像配准中，许多研究致力于开发替代流行的归一化互信息准则的方法。与这些努力同时，越来越多的工作表明，通过对齐图像的结构表示而非图像本身，也可以在配准精度上获得显著提升。遵循这一研究路径，我们提出了一种基于结构信息（如梯度矢量流场）导出的正则化矢量场对齐的单模态与多模态图像配准新方法，我们将该技术称为矢量场相似性（vector field similarity）。我们的方法可以通过用矢量场相似性替代基于强度的配准，以直接的方式与任何现有配准框架结合。在实验中，我们表明所提方法在多个公开图像数据集上，使用多种成像模态和解剖部位，优于传统的图像对齐方法。
引用
@article{arxiv.2111.15509,
title = {Regularized directional representations for medical image registration},
author = {Vincent Jaouen and Pierre-Henri Conze and Guillaume Dardenne and Julien Bert and Dimitris Visvikis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.15509},
year = {2021}
}