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DSD-3D基于无监督地标检测的运动估计
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2021-02-10
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DSD:基于无监督地标检测的时空运动估计的4D动态医学图像 介绍 在这项研究中,我们提供了一种新颖的无监督拓扑指导的运动估计框架,我们将其称为密集-稀疏-密集(DSD)框架,包括两个阶段。 在第一阶段,我们处理原始的密集图像以提取稀疏的界标,以表示目标器官的解剖拓扑。 对于此过程,我们引入了无监督3D地标检测网络,以提取空间稀疏但具有代表性的地标,以进行目标器官的运动估计,同时抑制了运动估计所不需要的冗余信息。 在第二阶段,我们从后续时间点的两个图像的稀疏地标中提取运动位移。 然后,通过将稀疏地标的位移投影回密集图像域来构造运动场。 两个示例以地标表示形式显示心脏运动 两个示例以地标表示形式显示肺部运动 我们的密集-稀疏-密集(DSD)框架
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DSD-3D-Unsupervised-Landmark-Detection-Based-Motion-Estimation-main.zip (25个子文件)
DSD-3D-Unsupervised-Landmark-Detection-Based-Motion-Estimation-main
pretext_vis.py 5KB
images
lung-2.gif 588KB
cardiac-1.gif 721KB
DSD.png 142KB
cardiac-2.gif 643KB
lung-1.gif 759KB
reconstruction.py 7KB
README.md 2KB
gradcam.py 9KB
config
LUNG_Data.yaml 4KB
CT_Data.yaml 5KB
run_3d.py 6KB
pretext.py 6KB
niidata.py 24KB
modules
model_3d.py 18KB
util_3d.py 7KB
vnet_3d.py 24KB
generator_3d.py 3KB
tps_grid_gen_3d.py 4KB
keypoint_detector_3d.py 4KB
pyr_lap.py 1KB
discriminator_3d.py 4KB
dense_motion_3d.py 5KB
logger.py 11KB
train_3d.py 8KB
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愍蟊朙
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