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Efficient Multi-Atlas Registration using an Intermediate Template Image

机译：使用中间模板图像有效的多标准标准

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Multi-atlas label fusion is an accurate but time-consuming method of labeling the human brain. Using an intermediate image as a registration target can allow researchers to reduce time constraints by storing the deformations required of the atlas images. In this paper, we investigate the effect of registration through an intermediate template image on multi-atlas label fusion and propose a novel registration technique to counteract the negative effects of through-template registration. We show that overall computation time can be decreased dramatically with minimal impact on final label accuracy and time can be exchanged for improved results in a predictable manner. We see almost complete recovery of Dice similarity over a simple through-template registration using the corrected method and still maintain a 3-4 times speed increase. Further, we evaluate the effectiveness of this method on brains of patients with normal-pressure hydrocephalus, where abnormal brain shape presents labeling difficulties, specifically the ventricular labels. Our correction method creates substantially better ventricular labeling than traditional methods and maintains the speed increase seen in healthy subjects.
机译：多标签标签融合是一种准确但耗时的标记人脑的方法。使用中间图像作为注册目标可以允许研究人员通过存储ATLAS图像所需的变形来减少时间约束。在本文中，我们通过在多地图集标签融合上通过中间模板图像调查登记的效果，并提出了一种新颖的登记技术来抵消通过模板登记的负面影响。我们表明整个计算时间可以随着最终标签的影响而显着地降低，并且可以以可预测的方式改善结果。通过使用校正的方法，我们看到几乎完全恢复了骰子相似性，并且仍然保持3-4倍的速度增加。此外，我们评估该方法对常压脑积水患者大脑的有效性，其中脑形状异常呈现难题，特别是心室标记。我们的校正方法比传统方法产生基本更好的心室标记，并保持健康受试者中看到的速度增加。

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