多模态医学图像配准,

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多模态医学图像配准,

: 基于改进单纯形优化方法的互信息多模态医学图像配准研究这对于多峰医学图像配准具有非常重要的意义。图像配准是集成中要解决的问题的第一个也是关键部分。当两个医学图像的空间位置相同时，可以实现配准。对于两个CT和PET图像，采用主轴法实现粗配准。修改后的单纯形...
评级：0 浏览量：157 收藏量：0 资源大小：962KB 上传时间：2021-03-10

: 论文研究-基于轮廓的多模态医学图像配准方法 .pdf 基于轮廓的多模态医学图像配准方法，钱鹰，李孟，针对基于灰度互信息的多模态医学图像配准中稳定性差且配准精度不高的问题，本文利用同一器官在不同模态中轮廓具备相似性这一空间
评级：0 浏览量：274 收藏量：0 资源大小：685KB 上传时间：2019-08-19

: 论文研究-多模态医学图像配准技术的研究 .pdf 多模态医学图像配准技术的研究，林晓梅，魏巍，多模态医学图像配准近年来成为了医学图像处理领域的热点与难点。尽管这方面的研究已经开展有了一些成果，但目前的所应用的主要方
评级：0 浏览量：477 收藏量：1 资源大小：308KB 上传时间：2019-08-16

: 论文研究-黎曼流形上的多模态医学图像配准.pdf 针对传统多模态配准方法忽视图像的结构信息和像素间的空间关系，并假定灰度全局一致的前提，提出了一种在黎曼流形上的多模态医学图像配准算法。首先采用线性动态模型捕捉图像高维空间的非线性结构和局部信息；然后...
评级：0 浏览量：436 收藏量：0 资源大小：1.69MB 上传时间：2019-07-22

: 新的广义距离与多模态医学图像配准 (2006年) 在此基础上构造了多模态图像配准的一类新测度——算术一几何均值距离、Cauchy-Schwartz距离和Minkowski广义距离。从计算速度、噪声容忍性、测度函数图形的特点和图像窗口大小影响等几个方面，通过MR和PET医学图像的...
评级：0 浏览量：60 收藏量：0 资源大小：5.38MB 上传时间：2021-06-17

: 力矩主轴法与模拟退火法用于头部CT与MRI刚性多模态医学图像配准的研究.NH 力矩主轴法与模拟退火法用于头部CT与MRI刚性多模态医学图像配准的研究.NH
评级：0 浏览量：54 收藏量：0 资源大小：4.32MB 上传时间：2022-05-09

: 多模态医学图像配准与融合算法的研究 多模态医学图像配准与融合算法的研究，多模态医学图像配准与融合算法的研究
评级：0 浏览量：1116 收藏量：4 资源大小：6.73MB 上传时间：2011-04-27

: 基于多模态深度学习的医学图像配准方法设计.pdf 基于多模态深度学习的医学图像配准方法设计.pdf
评级：0 浏览量：362 收藏量：0 资源大小：1.09MB 上传时间：2021-08-18

: 基于ITK实现多模态医学图像配准 基于ITK实现多模态医学图像配准是讲解Itk的相关操作
评级：4 浏览量：300 收藏量：0 资源大小：416KB 上传时间：2012-05-05

: 基于IRTK和VTK的医学图像配准与可视化系统图像配准技术在医学图像处理与分析中扮演着重要的角色，为了促进其在实际临床中的应用，设计并实现了一款多模态医学图像配准系统。该系统集成了多种先进的配准算法，包括线性和非线性配准，并提供友好的图形界面和...
评级：0 浏览量：377 收藏量：0 资源大小：361KB 上传时间：2020-10-16

: 基于粒子群优化算法的多模态医学图像刚性配准 (2004年) 提出了一种基于轮廓特征点及利用PSO（粒子群优化）求解多模态医学图像自动配准新方法。首先采用数学形态学中腐蚀和膨胀算法对图像进行预处理，用区域生长法提取图像的边缘；再用subtractive聚类算法提取出轮廓特征点...
评级：0 浏览量：66 收藏量：0 资源大小：468KB 上传时间：2021-04-26

: 论文研究-改进的粒子群算法多模态生物医学图像配准.pdf 多模态生物医学图像配准在医疗诊断、治疗方案的制定，以及身体机能的研究等方面起到...本文对其进行改进，使得即使在初始值离准确值较远时也能得到全局最优，并将该方法用于多模态医学图像配准中，得到了较好的结果。
评级：0 浏览量：114 收藏量：0 资源大小：1.31MB 上传时间：2019-09-12

: 改进的粒子群算法多模态生物医学图像配准.pdf 改进的粒子群算法多模态生物医学图像配准.pdf
评级：0 浏览量：73 收藏量：0 资源大小：348KB 上传时间：2021-09-29

: 基于自组织神经网络的多模态MRI图像分割.pdf 基于自组织神经网络的多模态MRI图像分割在医学成像技术中，磁共振成像（MRI）是一种非常重要的技术，被广泛应用于人体组织器官的诊断和治疗中。在脑肿瘤的临床诊断应用中，自动分割脑肿瘤图像是一个研究的难点和...
评级：0 浏览量：107 收藏量：0 资源大小：1.13MB 上传时间：2021-09-26

: 基于粒子群优化算法的多模态医学图像刚性配准.pdf 基于粒子群优化算法的多模态医学图像刚性配准.pdf
评级：0 浏览量：92 收藏量：0 资源大小：194KB 上传时间：2021-09-29

: 基于小波变换和互信息的医学图像配准 一篇论文基于小波变换和互信息的医学图像配准
评级：0 浏览量：115 收藏量：0 资源大小：1.25MB 上传时间：2011-09-07

: 论文研究-一种改进的非刚性医学图像配准算法.pdf 非刚性医学图像配准是医学影像处理和应用中重要的研究课题。对传统的基于局部仿射变换的非刚性图像配准模型进行了改进，结合图像的区域灰度信息和切比雪夫低通滤波器幅度特性提出了一种新颖的非刚性医学图像配准算法...
评级：0 浏览量：319 收藏量：0 资源大小：1.14MB 上传时间：2019-07-22

: 医学图像配准 多模态医学图像配准与融合技术及医学只能辅助诊断系统研究，在配准和融合的方面讲的十分透彻。
评级：5 浏览量：74 收藏量：0 资源大小：6.73MB 上传时间：2012-05-25

: MultiRegEval:多峰生物医学图像配准方法评估框架多峰生物医学图像配准方法评估框架纸张代码开放获取数据：数据概述该存储库为多模式生物医学注册提供了开源的定量评估框架，旨在促进未来研究的开放性和可重复性。是调用注册方法并计算其性能的主要脚本。 ...
评级：0 浏览量：96 收藏量：0 资源大小：532KB 上传时间：2021-04-01

: Glirt基于CUDA的多模态三维医学图像配准 Glirt基于CUDA的多模态三维医学图像配准.rar
评级：3 浏览量：143 收藏量：2 资源大小：3.03MB 上传时间：2011-11-02

: 基于互信息的图像配准 基于互信息的图像配准 VC6++ C语言编程有界面
评级：3 浏览量：119 收藏量：1 资源大小：174KB 上传时间：2010-04-02

: DRAMMS:可变形的医学图像配准工具箱-开源 DRAMMS是一个软件包，设计用于2D到2D和3D到3D变形医学图像配准任务。由宾夕法尼亚大学生物医学图像分析（SBIA）部门发布。 DRAMMS的一些典型应用包括：-同一器官（可以是大脑，乳房，心脏等）的跨学科配准； -单...
评级：0 浏览量：387 收藏量：1 资源大小：13.09MB 上传时间：2021-04-14

: 用于单模态图像配准的 2d 光流恶魔：InSPIRE：Matlab wrap 组件-matlab开发这将允许您生成轮廓引导多模态图像配准所需的变形场。我已经解决了这个棘手的计算问题，并且在挑战我的智力优势的全球邀请中幸存下来。如果您有问题，请发电子邮件或打电话给我。如果您使用 InSPIRE 的任何组件，...
评级：0 浏览量：121 收藏量：0 资源大小：2KB 上传时间：2021-05-30

: 用改进的粒子群算法实现多模态刚性医学图像的配准.pdf 用改进的粒子群算法实现多模态刚性医学图像的配准.pdf
评级：0 浏览量：59 收藏量：0 资源大小：408KB 上传时间：2021-09-29

: 论文研究-基于自适应自由变形法和梯度下降法的胸部多模医学图像配准.pdf 为了实现胸部多模态医学图像的自动配准，提出了一种基于层次B样条自适应自由变形法和梯度下降法的配准方法。首先采用GVF Snake与Canny算子实现边缘提取，并自动配对特征点；接着，采用矩主轴法对多模医学图像进行...
评级：0 浏览量：145 收藏量：1 资源大小：688KB 上传时间：2019-07-22

: 论文研究-基于多模态牙科图像的牙体硬组织自动配准.pdf 针对这些问题，根据相关研究工作提出了一种更适用于多模态牙科图像的牙体硬组织自动配准方法，该方法基于改进的ICP算法，对多模态的牙科荧光图像和自然光图像进行分析。首先，根据多模态牙科图像的特点，算法对图像...
评级：0 浏览量：124 收藏量：0 资源大小：1.75MB 上传时间：2019-07-22

: 寻优方法在医学图像配准中性能比较研究 (2011年) 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,...
评级：0 浏览量：41 收藏量：0 资源大小：4.06MB 上传时间：2021-05-22

: 基于Harris角点和最大互信息的多模医学图像配准 介绍了一种基于最大互信息原理的图像配准技术。针对基于最大互信息图像配准的不足, 研究了基于角点算子的多模态医学图像配准.
评级：0 浏览量：74 收藏量：0 资源大小：298KB 上传时间：2010-04-13

: matlab精度检验代码-mb:医学图像的分组微分配准和分割 matlab精度检验代码多脑：医学图像的按组微分配准和分割概述该存储库包含Multi-Brain（MB）模型，该模型的总体目标是在单个统一的生成建模框架（分段，非线性配准，图像翻译等）中集成许多不同的图像分析组件。该...
评级：0 浏览量：96 收藏量：0 资源大小：455KB 上传时间：2021-05-22

: 音视频-编解码-医学图像非刚性配准算法研究.pdf 同时采用一种新的多尺度选点方法来实现多模态医学图像的非刚性配准。本文利用图像金字塔的思想，对图像分层分块。在图像子块中，采用Renyi最小生成图度量对子块进行配准，同时按照一定的规则在子块中选取对应的标记...
评级：0 浏览量：45 收藏量：0 资源大小：5.45MB 上传时间：2022-04-20

: 信息熵在图像分割中的应用毕业论文互信息（Mutual Information ）来自于信息论，是信息论中的一个基本...息作为医学图像配准的一个相似性测度，多模态医学图像的配准很实用，其配准原理是两幅基于共同人体解剖结构的图像在配准时具有最大的互信息值。
评级：0 浏览量：49 收藏量：0 资源大小：2.23MB 上传时间：2023-11-13

: 一种新的基于投影矩的三维图像配准方法 (2003年) 提出一种投影矩的概念，并将其用于三维医学图像的配准。与传统的几何矩相比，投影矩不仅可以完备地描述图像的特征，而且计算量较小，因而可以将...这表明投影矩在多模态医学图像的配准和融合等方面具有潜在的实用价值。
评级：0 浏览量：49 收藏量：0 资源大小：235KB 上传时间：2021-05-24

: “智能医疗及医学图像处理”专辑序言.pdf 本专辑收集了基于人工智能的医学图像分类和分割、基于人工智能的快速成像与重建、多模态医学图像配准融合模型与算法、基于医学影像多模态语料库构建、基于医学数据智能分析的辅助诊断与临床应用等内容。本专辑的...
评级：0 浏览量：60 收藏量：0 资源大小：597KB 上传时间：2021-09-09

: 基于非下采样剪切波变换和特征合成的医学图像融合算法针对融合后的医学图像时常存在细节纹理不够清晰的问题，本文提出一种新的基于非下采样剪切波变换（Non-Subsampled Shearlet Transform，NSST）的医学图像融合算法，对多模态医学影像进行融合，增强细节结构提取的...
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: 医学图像处理课程设计2021.doc 学生可以选择一个医疗图像处理的选题，例如周期干扰抑制、伪彩色增强、模糊图像恢复、几何畸变校正、Harris 角点检测、Canny 边缘检测、多模态医学图像融合、图像超分辨率、图像配准、数学形态学、图像分割和车牌...
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: 医学图像融合及算法的研究医学图像融合处理的基本理论；基于最大互信息的多模医学图像配准；图像融合算法研究
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: 加权平均法CT和MRI和SPECT医学图像融合利用典型的加权平均融合算法进行灰度或彩色多模态医学图像融合，程序具体很好的通用性，并且提供几种图像融合客观评价指标，还给出3组宝贵的已配准的待融合图像。
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: Ezys:Ezys 3D医学图像注册程序-开源 Ezys是非线性3D医学图像配准程序。 Ezys充分利用了廉价的商用图形处理单元（GPU）的并行计算能力，从而产生了一种非常快速，准确的程序，能够在台式机甚至某些笔记本电脑上运行。在这些系统上，非线性图像配准需要...
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: 基于改进单纯形的互信息配准方法研究 多模态医学图像的配准和融合有着十分重要的意义。图像配准是图像融合首先要解决的问题。配准的目的是使两幅图像的位置在空间上达到一致。对MRI和PET两幅图像进行配准,先采用主轴法对两幅图像进行粗略的配准,利用两幅...
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: High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models机翻 3. 不同传感器（多模态分析）：同一场景的图像由不同的传感器采集。 4. 场景到模型配准：配准场景图像和场景模型。 High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models是图像生成领域中的一个重要话题...
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: Implicit Neural Representation in Medical Imaging: A Comparative 本综述探讨了INR在各种医学成像任务中的应用，如图像重建、分割、配准、新视角合成和压缩。它讨论了INR的优点和局限性，强调了其分辨率无关性、内存效率、避免局部偏差和可微分性，使其能够适应不同的任务。此外，...
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