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首页> 外文会议>Second International Workshop on Biomedical Image Registration WBIR 2003; Jun 23-24, 2003; Philadelphia, PA, USA >Constructing Data-Driven Optimal Representations for Iterative Pairwise Non-rigid Registration
【24h】

Constructing Data-Driven Optimal Representations for Iterative Pairwise Non-rigid Registration

机译：为迭代成对非刚性配准构造数据驱动的最佳表示

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Non-rigid registration of a pair of images depends on the generation of a dense deformation field across one of the images. Such deformation fields can be represented by the deformation of a set of knotpoints, interpolated to produce the continuous deformation field. This paper addresses the question of how best to choose the knotpoints of such a representation based on all of the available image information. These knotpoints are not landmarks, they can be positioned anywhere in the images, and do not necessarily correspond to any image feature. We use an iterative, data-driven algorithm for the selection of knotpoints, and a novel spline that interpolates smoothly between knotpoints. The algorithm produces a low-dimensional representation of the deformation field that can be successively refined in a multi-resolution manner. We demonstrate the properties of the algorithm on sets of 2D images and discuss the extension of the algorithm to 3D data.
机译：一对图像的非刚性配准取决于跨一个图像的密集形变场的生成。这样的变形场可以用一组结点的变形来表示，将其插值以产生连续的变形场。本文提出了一个问题，即如何基于所有可用的图像信息来最佳选择这种表示的结点。这些结点不是地标，它们可以放置在图像中的任何位置，并且不一定与任何图像特征相对应。我们使用迭代的，数据驱动的算法来选择节点，并使用新颖的样条曲线在节点之间平滑地进行插值。该算法生成变形场的低维表示，可以以多分辨率方式对其进行逐次细化。我们在2D图像集上演示了该算法的性质，并讨论了将该算法扩展到3D数据的方法。

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