子宫内体积 MRI 时间序列中的时间配准
计算机视觉与模式识别
2016-08-16 v1
摘要
我们提出一种鲁棒方法，用于校正子宫内体积 MRI 时间序列中的运动和形变。动态 MRI 的时空分析需要在存在显著且不可预测运动的情况下跨时间鲁棒对齐。我们对形变的性质作马尔可夫假设，以利用图像数据中的时间结构。相应隐马尔可夫模型（HMM）中的前向消息传递产生了一种估计算法，该算法只需考虑连续帧之间相对较小的运动。我们通过表明该时间模型的使用通过时间配准提高了分割传播的精度来展示其效用。我们的结果表明所提模型准确捕捉了子宫内 MRI 时间序列中形变的时间动力学。
引用
@article{arxiv.1608.03907,
title = {Temporal Registration in In-Utero Volumetric MRI Time Series},
author = {Ruizhi Liao and Esra Turk and Miaomiao Zhang and Jie Luo and Ellen Grant and Elfar Adalsteinsson and Polina Golland},
journal= {arXiv preprint arXiv:1608.03907},
year = {2016}
}
备注
to appear in International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention, 2016