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首页> 外文会议>6th International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI 2003) Pt.II; Nov 15-18, 2003; Montreal, Canada >Tuning and Comparing Spatial Normalization Methods
【24h】

Tuning and Comparing Spatial Normalization Methods

机译：空间归一化方法的调整和比较

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Spatial normalization is a key process in cross-sectional studies of brain structure and function using MRI, fMRI, PET and other imaging techniques. A wide range of 3D image deformation algorithms have been developed, all of which involve design choices that are subject to debate. Moreover, most have numerical parameters whose value must be specified by the user. This paper proposes a principled method for evaluating design choices and choosing parameter values. This method can also be used to compare competing spatial normalization algorithms. We demonstrate the method through a performance analysis of a particular nonaffine deformation algorithm, ANIMAL.
机译：在使用MRI，fMRI，PET和其他成像技术进行脑结构和功能的横断面研究中，空间标准化是关键过程。已经开发了各种各样的3D图像变形算法，所有这些算法都涉及设计选择，这值得争论。而且，大多数具有数值参数，其值必须由用户指定。本文提出了一种评估设计选择和选择参数值的有原则的方法。该方法还可以用于比较竞争空间归一化算法。我们通过对特定的非仿射变形算法ANIMAL的性能分析来演示该方法。

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