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Computation_of_Mutual_Information
- 【摘要】 基于互信息的配准方法是医学图像配准领域的重要方法。互信息是图像配准中常用的相似性度量,具有鲁棒、精度高等优点,但基于互信息的配准计算量大,制约了它的实际应用。我们采用基于多分辨率和混合优化策略的配准方法,在图像的不同灰度等级数下进行配准,分析了互信息的计算量与灰度等级数的关系,并用人头部的MRI图像和CT图像做了二维的单模模拟实验和多模实际配准实验,结果显示在灰度等级数为32和64时,与灰度等级数为256时相比,配准精度没有明
GeneticAlgorithmMaximalMutual
- 摘 要：针对人脑的二维图像设计了一种遗传算法和最大互信息相结合的医学图像配准算法，采用互信息配准模型，以图像的灰度统计信息为配准依据，用改进的遗传算法搜索图像间的最优变换参数，并用最大互信息作为目标函数指导最优变换参数的搜索。通过实验验证了算法的可行性和稳定性。-Abstract: The paper designs a registration algorithm which links improved genetic algori
tuxiangpeizhun
- 图像的匹配算法，陈显毅书上的经典医学图像配准算法-Image matching algorithm, Chen Xianyi book classic medical image registration algorithm
Artificial-Neural-Networks
- 摘要:回顾了神经网络理论发展的历史和现状。在此基础上，介绍并讨论了20世纪如年代神经网络研究的一些新进展。根据神经网络研究的特点，对人工神经网络今后的发展前景作了一定的评述， 人工神经网络的研究与发展必将对现代科学技术产生深远的影响.配准中基于像素和基于特征两类主要方法的优缺点 深入研究了互信息理论在医学图像配准领域的应用和实现机理以及互信息作为相似性测度的优缺点。本文着 重深入研究了Renyi广义互信息及其在图像配准中的作用，
papademetris_Image_Registration
- 耶鲁大学关于图像配准方面的ppt，对其在fMRI医学图像配准方面的应用作了比较详细的讲解-Yale University ppt, image registration made a more detailed account of its application in fMRI medical image registration
tuxiangpeizhunshili
- 基于matlab平台的医学图像配准程序的实例，能实现多模态图像的配准-Instances of a program of medical image registration based on matlab platform, to achieve multi-modality image registration
centroid_match
- 在医学图像配准中，预处理图像有时需要将两幅图像的重心对准，这就是一个图像重心对准程序Function Developed by Fahd A. Abbasi.-It is a function to match the centroid of two imagesFunction Developed by Fahd A. Abbasi.
image-registrationHarris
- 针对基于最大互信息图像配 准的不足 研究 了基于 H a r r ls角点算子的多模态医学图像配准。在计算互信 息的时候,采用部分体积插值法计算联合灰度直方 图-Based on the maximum mutual information for image registration based on the lack of H arr ls corner operator multimodal medical image regis
Imageregistration
- 陈显毅老师关于医学图像配准的源程序，大家有兴趣的可以试着运行一下-Chenxian Yi teacher on medical image registration of the source, we are interested can try to run the
itk_MFC
- 二维医学图像配准。注意算法哦。界面用的MFC单文档。显示用的api-Two-dimensional medical image registration. Note algorithm oh. Interface using MFC single document. Display the api
high-mark
- 基于高阶互信息的医学图像配准算法 基于高阶互信息的医学图像配准算法代码-High-level mutual information based medical image registration algorithm based on mutual information of high-end medical image registration algorithm code
2009-0003
- 医学图像配准，2D_3D医学图像配准论文-In 2D-3D Medical Image Registration (MIR), preoperative 3D CT images are registered with intraoperative 2D X-rays images obtained by fluoroscopy or Electronic Portal Imag- ing Devices (EPID). 2D-
bmvc06_lau_chung
- 医学图像配准，医学图像2D_3D配准，基于vc++开发。-Although the presence of local minima is one of the major problems in high-dimensional image registration, only a few experimental works have been carried out to address this problem. In
cvpr01_zollei1109
- 医学图像配准，医学图像2D_3D配准，基于vc++开发。-The registration of pre-operative volumetric datasets to intra-operative two-dimensional images provides an im- provedway of verifying patient positionandmedical instru- ment location.
fitzgibbon01c
- 医学图像配准，医学图像2D_3D配准，基于vc++开发。-This paper introduces a new method of registering point sets. The registration error is directly minimized using general-purpose nonlinear optimization (the Levenberg-Marquardt algorithm)
Kubias20072IR
- 医学图像配准，医学图像2D_3D配准，基于vc++开发。-Abstract. We present a method that performs the rigid 2D/3D image registration efficiently on the GPU. As one main contribution of this paper, we propose an efficient method for generatin
Registration-a-Review
- 很难找到的医学图像配准的综述论文，Medical Image Registration a Review-Medical Image Registration a Review
2D-Mutual-Information-Matching-
- 图像融合是数据融合的一个重要分支，它在遥感图像 处理、目标识别、医学、机器人视觉等方面具有广阔的应用 前景。将获取的对应同一场景的不同图像数据进行空问 匹配这个医学图像配准融合的详细程序-Image fusion is an important branch of data fusion, which in remote sensing image processing, object recognition, medical, rob
medicine-image-registration
- 医学图像配准，只能输入灰度图像，而且两幅图像大小必须一样，不能输入彩色图像。方法是运行 Proj.m , 然后选择图像，最后选择 Run, 可以得到结果。 我在文件夹里面添加两个灰度图像（1.bmp, 2.bmp）, 可以用来测试。运行时间可能比较长，大概要十几秒，要耐心的等待。-medicine image registration
ImageRegistration3
- 医学图像配准程序，使用Python基于ITK实现的。是itk中的一个例子-Medical image registration procedures, the use of Python based ITK implementation. One example is itk