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医学图像配准中快速坐标变换方法
医学图像配准中快速坐标变换方法
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论文讲述了在医学图像配准过程中，快速坐标变换的应用
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医学图像配准方法
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应用于3D图像配准的硕士论文，对于配准的基本原理和相应的3D配准算法有比较详细的描述
simpleITK医学图像配准
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使用simpleITK进行医疗图像的配准，上述是以jupyter 写的，有配准的意义
SimpleElastix:多语言医学图像注册库
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什么是SimpleElastix？ 图像配准是将图像转换为公共坐标系的过程，因此相应的像素代表同源的生物点。 SimpleElastix是的延伸 ，提供了一个用户友好的API到的流行的图像配准算法 C ++库。 这使得使用Python，Java，C＃和R等语言进行最先进的医学图像注册非常容易。 适用于C ++，Python，Java，R，Ruby，Octave，Lua，Tcl和C＃的elast
互信息图像配准ITK程序
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ITK 互信息 B样条 LBFGSB 图像配准
powell算法实现图像配准（基于ITK和VS）
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powell算法实现图像配准,需配置ITK环境
itk 图像配准
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新手学ITK 第一个ITK图像配准的例子，希望可以帮到大家
快速坐标变换方法及其在图像配准中的应用
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论文描述快速坐标变换的方法，及其在图像配准过程中的应用
一种改进的医学图像配准方法
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一种简单的医学图像刚体配准方法
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计算机技术与发展 第19卷第4期（2009年4月） 作者：罗棻 (重庆工商大学计算机科学与信息工程学院，重庆400067）
一种实用的多模医学图像配准方法
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医学图像配准ITK
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一本基于ITK的图像配准的手册，里面对ITK框架的解释是很好的
特别版：更正：SimpleITK计算dice系数及Hausdorff距离(python代码)
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相比其他只是复制粘贴的，我只想说，为什么没有人说这可以直接比较图片而是都去比较array。 其实是可以直接比较两张图片直接的dice，distance的，只要能被sitk.ReadImage读取进来。不需要sitk.GetImageFromArray或者hausdorffcomputer.Execute(labelTrue>0.5,labelPred>0.5)的额外处理。这两个步骤只是用来把arr
医学图像分割与配准(ITK实现分册1)
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医学图像分割与配准(ITK实现分册1)。ITK的手册，中文翻译版，翻译水平一般。不过可以粗略的阅读。
《医学图像分割与配准》(1ITK初步分册)
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这本软件指南分为两部分，每部分又包括几个章节。第一部分是ITK的基本情况介绍。第一章和接下来的两章介绍如何在你的计算机上安装ITK，包括安装预编译库和运行以及从源代码编译软件。第一部分同样也介绍了一些基本的系统概念，如：系统结构概述、如何使用C++、Tcl和Python编程语言建立应用程序。
图像配准软件Elastix中文手册
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5星 · 资源好评率100%
学习图像配准入门者，可选择看，翻译的不好，见谅
遥感图像的快速配准方法
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遥感图像的快速配准方法
基于GPU的快速三维医学图像刚性配准技术
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有关于三维医学图像刚性配准技术研究的一篇论文，比较不错
基于小波变换和互信息的医学图像配准
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一篇论文 基于小波变换和互信息的医学图像配准
音视频-编解码-非刚性医学图像配准方法的研究.pdf
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SimpleElastix:医学图像注册库-开源
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SimpleElastix是elastix C ++图像注册库随附的SimpleITK的扩展。 这使得使用Python，Java，C＃和R等语言轻松实现最先进的医学图像配准。
使用python对2维图像采用最邻近插值和双线性插值算法实现旋转
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ITK医学图像配准与分割
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ITK医学图像配准与分割开发文档中文版，包含两本手册，上册介绍ITK初步，下册介绍实现，对于从事医学图像处理的可通过该手册进行入门！！
医学图像配准方法分类及现状* (2003年)
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医学图像配准是医学图像融合的前提，是目前医学图像处理中的热点，具有重要的临床诊断和治疗价值。依据7个标准对医学图像配准方法进行了分类，然后从3个方面综述了目前的一些主要的医学图像配准方法，如矩和主轴法、互信息法和相关法等。由于医学图像配准是一项比较复杂和困难的课题，尽管目前已提出许多算法，但并没有一种配准方法能在各个方面都达到理想要求，因此不得不在精确度、速度、自动化程度等方面加以取舍。随着计算机
基于B样条和水平集方法的医学图像联合分割与配准
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针对分层B样条非刚性配准存在局部极值以及水平集分割方法不适用于噪声图像分割的问题,提出了一种基于局部更新分层B样条双向变换和水平集方法的医学图像联合分割与配准方法。该方法在分割算法中加入配准变换,在配准中融入图像分割的结构信息。使用B样条水平集函数对变换和分割的图像进行平滑表示,并在配准中引入双向变换以提高配准的精度和平滑性。在水平集方法的基础上,引入双向分层B样条变换构造分割与配准的联合能量泛函
ETH-SegReg:用于（医学）图像配准和分割的算法和方法
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概述 该软件包包含源代码，该源代码是2010年至2015年在瑞士苏黎世联邦理工学院计算机视觉实验室的Tobias Gass的PHD期间开发的。 包含四个子项目，涵盖与单个出版物相关的工作，另一个子项目包含通用工具。 如果您将部分代码用于研究目的，请确保引用相关文件： 同时注册分段（SRS）： * Tobias Gass，GaborSzékely，Orcun Goksel， “同时分割和多分辨
寻优方法在医学图像配准中性能比较研究 (2011年)
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医学图像配准是以相似性测度为目标函数,通过多参数优化方法寻找最佳变换参数的过程。本文以MI为相似性测度,通过分别使用Powell算法和PSO法等方法寻优得到最佳变换参数,并对它们的性能进行了比较。实验结果表明,Powell法适合于单、多模态配准;虽然PSO法能成功配准,但是寻优效率有待提高,有必要在精度和时间效率之间进行适当折中。
非刚性医学图像的博弈配准方法
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基于统计学知识的图像配准方法。提出一种通过像素间的非合作博弈实现非刚性医学图像配准的方法。首先用离散位移场表示形变，将配准问题归结 为马尔可夫随机场中的最大后验概率推理问题，并转化为吉布斯随机场的能量极小问题。然后将配准视为像素间的博弈，通过寻找纳什均衡点获得能蕈极小点，完成图像配准。博弈过程中，各个像索都选择使自身收益最大化的位移向量。该方法能配准任意形变，需要设定的参数少，易于实现。实验结果表
使用特征点与灰度值的医学图像局部配准方法
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医学图像配准是现在图像处理中的一个热点。本文综合医学图像配准的一些常用算法。
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