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Automatic estimation of registration parameters: image similarity and regularization

机译：注册参数的自动估计：图像相似性和正规化

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Image registration is a procedure to spatially align two images that is often used in, for example, computer-aided diagnosis or segmentation applications. To maximize the flexibility of image registration methods, they depend on many registration parameters that must be fine-tuned for each specific application. Tuning parameters is a time-consuming task, that would ideally be performed for each individual registration. However, doing this manually for each registration is too time-consuming, and therefore we would like to do this automatically. This paper proposes a methodology to estimate one of most important parameters in a registration procedure, the regularization setting, on the basis of the image similarity. We test our method on a set of images of prostate cancer patients and show that using the proposed methodology, we can improve the result of image registration when compared to using an average-best parameter.
机译：图像配准是空间对齐两个通常用于例如计算机辅助诊断或分段应用程序的图像的过程。为了最大限度地提高图像登记方法的灵活性，它们依赖于许多必须为每个特定应用程序进行微调的许多注册参数。调整参数是一个耗时的任务，理想情况下会为每个单独的注册执行。但是，每次注册手动这样做都太耗了，因此我们想自动执行此操作。本文提出了一种方法来估计登记过程中最重要的参数之一，基于图像相似性。我们在一组前列腺癌患者的图像上测试我们的方法，并表明使用所提出的方法，与使用平均最佳参数相比，我们可以提高图像配准结果。

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