基于熵谱路径相空间正则化的辛同胚配准
计算机视觉与模式识别
2017-06-19 v1
摘要
将图像数据配准到统一坐标系是几乎所有需要多受试者分析、结合多模态单受试者数据或两者兼有的成像研究的关键特征。然而，尽管关于该主题的文献丰富且存在多种配准算法变体，其实用性仍存在问题，正如这些方法的开发者所普遍承认的那样，因为该问题的复杂性一直难以被一个通用、灵活且稳健的理论与计算框架所解决。为解决这一问题，我们提出了一种新的配准方法，其思想类似于当前最先进的微分同胚映射技术，但更为通用和灵活。该方法采用哈密顿形式体系，将配准构造为一系列辛同胚映射，并结合基于强大的熵谱路径（ESP）框架的新型相空间正则化。该方法在人类神经影像应用中常规使用的三种不同磁共振成像（MRI）模态上进行了演示，包括在高分辨率解剖（HRA）体之间、中分辨率扩散加权MRI（DW-MRI）与HRA体之间，以及低分辨率功能MRI（fMRI）与HRA体之间进行映射。对于典型的高分辨率解剖（约256x256x256体素）MRI体数据，在现代多核CPU上生成高质量映射的典型处理时间从不到一分钟到几分钟不等。
引用
@article{arxiv.1706.05105,
title = {Symplectomorphic registration with phase space regularization by entropy spectrum pathways},
author = {Vitaly L. Galinsky and Lawrence R. Frank},
journal= {arXiv preprint arXiv:1706.05105},
year = {2017}
}
备注
26 pages, 7 figures