基于马尔可夫随机场的刚性切片到体积医学图像配准
计算机视觉与模式识别
2016-08-22 v1
摘要
刚性切片到体积配准是一项具有挑战性的任务，在医学成像问题如图像引导手术的图像融合和体积重建的运动校正中有应用。它通常被公式化为优化问题并使用标准连续方法求解。本文中，我们讨论如何将此项任务表述为图上的离散标记问题。受先前使用马尔可夫随机场(MRFs)离散估计线性变换工作的启发，我们使用成对MRF对其建模，其中节点关联于刚性参数，边编码变量间关系。我们将所提方法的性能与使用单纯形优化的连续公式进行比较，并讨论如何用它进一步提高我们方法的精度。使用由跳动的心脏磁共振图像(MRI)组成的单模态数据集获得了有前景的结果。
引用
@article{arxiv.1608.05562,
title = {Rigid Slice-To-Volume Medical Image Registration through Markov Random Fields},
author = {Roque Porchetto and Franco Stramana and Nikos Paragios and Enzo Ferrante},
journal= {arXiv preprint arXiv:1608.05562},
year = {2016}
}
备注
Bayesian and Graphical Models for Biomedical Imaging Workshop, BAMBI (MICCAI 2016, Athens, Greece)