{“状态”:“确定”,“消息类型”:“工作”,“信息版本”:“1.0.0”,“邮件”:{“索引”:{“日期-部分”:[[2023,1,8]],“日期-时间”:“2023-01-08T05:58:20Z”,“时间戳”:1673157500600},“出版商位置”:“美国纽约州纽约市”,“参考-计数”:38,“出版者”:“ACM”,“资助者”:[{“名称”:“NIH”,“奖项”:[“1R21AG050122”]}],“内容域”:{“域”:[“dl.ACM.org”],“crossmark-restriction”:true},“short-container-title”:[],“published-print”:{“date-parts”:[[2020,4,2]]},”DOI“:”10.1145\/336855.3384462“,”type“:”proceedings-article“,”created“:{”date-part“:[2020,3,20]],”date-time“:”2020-03-20T20:37:37Z“,”timestamp“:1584736657000}”,“update-policy”:“http://\/d x.DOI.org\/10.1145\/crossmark-policy“,”source“:”Crossref“,“is-referenced-by-count”:1,“title”:[“稀疏3D临床图像的快速学习注册”],“prefix”:“10.1145”,“author”:[{“given”:“Kathleen”,“family”:“Lewis”,“sequence”:“first”,“affiliation”:[}“name”:“MIT”}]},{“给定”:“Natalia S”,“家庭”:“Rost”,“序列”:“additional”,“从属关系”:[[{名称:“哈佛医学院,MGH”}]{,“givent”“”:“约翰”,“家庭”:“古塔格”,“序列”:“附加”,“从属关系”:[{“名称”:“麻省理工”}]}_1“,”卷标签“:“Tensorflow:异构分布式系统上的大规模机器学习。arXiv:1603.04467”,“author”:“Abadi M.”,“year”:“2016”},{“key”:“e_1_3_2_1_2_1”,”doi-asserted-by“:”publisher“,”doi“:”10.1016\/j.neuroimage.2007.07“},”{“密钥”:“e_1_3_1”、“doi-assert-by”:“publisher”,键“:”e_1_3_2_1_4_1“,“doi-asserted-by”:“publisher”,“doi”:“10.1016\/j.neuroimage.2010.09.025”},{“key”:“e_1_3_2_1_5_1”,”doi-assert-by“:”crossref“,”unstructured“:”B.Avants C.L.Epstein M.Grossman和j.C.Gee.2008。具有互相关的对称微分图像配准:评估老年人和神经退行性脑的自动标记。医学图像分析12 1(2008)26-41。B.B.先锋人物C.L.爱泼斯坦M.格罗斯曼和J.C.Gee。2008.具有互相关的对称差异图像配准:评估老年人和神经退行性脑的自动标记。医学图像分析12 1(2008)26-41.“,”DOI“:”10.1016\/j.media.2007.06.004“},{”key“:”e_1_3_2_1_6_1“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,“DOI”:“10.1016\/S0734-189X(89)80014-3”},“key”:“e_1_ 3_2_1 _7_1”,“volume-title”:“IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集”,“作者”:“Balakrishnan G.”}、{”:“e_1_3_2_1_8_1”,“doi-asserted-by“:”publisher“,”doi“:”10.1109\/TMI.2019.2897538“},{“key”:“e_1_3_2_1_9_1”,“doi-assert-by”:“publisher”、“doi”:“10.1023\/B:VISI.0000043755.93987.aa”}、{“key”:“e_1_3_2_10_1”、”volume-title“国际医学图像计算与计算机辅助干预会议,Springer,300--308”,“author”:“Cao X.”},{“密钥”:“e_1_3_2_11_1“,“非结构化”:”F.Cholet等人,2015年。凯拉斯。https:\/\/github.com//fchollet\/keras。F.Cholet等人,2015年。凯拉斯。https:\/\/github.com//fchollet\/keras。“},{”key“:”e_1_3_2_12_1“,”volume-title“:”快速概率差分配准的无监督学习。在医学图像计算和计算机辅助干预国际会议上,查姆斯普林格,729-738“,”author“:”Dalca A.V.“}”,{基于补丁的临床脑图像离散配准。医学成像中基于补丁的技术国际研讨会,Springer,60-67”,“作者”:“Dalca A.V.”},{“key”:“e_1_3_2_14_1”,“volume-title”:“IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集,9290-9299”,“author”:“Dalca A.V.“},”{“密钥”:“e_1_3_2_15_1”10.1006 \/cviu.1997.0605“},{“key”:“e_1_3_2_16_1”,“doi-asserted-by”:“交叉引用”,“非结构化”:“B.de Vos F.F.Berendsen Viergever M.A.M.Staring和I.I\u0161gum.2017。使用卷积神经网络进行端到端无监督变形图像配准。医学图像分析的深度学习和临床决策支持的多模式学习(2017)204-212。B.de Vos F.F.Berendsen Viergever M.A.M.Staring和I.I\u0161口香糖。2017.使用卷积神经网络进行端到端无监督可变形图像配准。医学图像分析深度学习和临床决策支持的多模式学习(2017)204-212。“,“DOI”:“10.1007\/978-3-19-67558-9_24”},{“key”:“e_1_3_2_17_1”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,”DOI“:”10.2307\/1932409“},”{“密钥”:“e_1_3_2_18_1“,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“J.Fan X.Cao P.T.Yap和D.Shen。2019.BIRNet:使用双监督全卷积网络进行大脑图像注册。医学图像分析54(2019)193-206。J.Fan X.Cao P.T.Yap和D.Shen。2019.BIRNet:使用双监督全卷积网络进行大脑图像注册。医学图像分析54(2019)193-206.“,”DOI“:”10.1016\/j.media.2019.03.006“},”key“:”e_1_3_2_1_19_1“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,“DOI”:“10.1016\/j.neuroimage.2012.01.021”},“key”:“e_1_ 3_2_1_20_1”,“DOI-assert-by”:“crossref”,”unstructured“:”B.Glocker N.Komodakis G.Tziritas N.Navab和N.Paragios.2008。通过mrfs和高效线性规划实现密集图像配准。医学图像分析12 6(2008)731--741。B.Glocker N.Komodakis G.Tziritas N.Navab和N.Paragios。2008.通过mrfs和高效线性编程实现密集图像配准。医学图像分析12 6(2008)731-741.”,“DOI”:“10.1016\/j.media.2008.03.006”},{“key”:“e_1_3_2_1_21_1”,“DOI断言”:“crossref”,“非结构化”:“j.e.IglesiasC.Y.Liu P.M.Thompson和Z.Tu.2011。跨数据集进行稳健的大脑提取,并与公开可用的方法进行比较。IEEE医学成像事务30 9(2011)1617--1634。J.E.Iglesias C.Y.Liu P.M.Thompson和Z.Tu.2011年。跨数据集进行稳健的大脑提取,并与公开可用的方法进行比较。IEEE医学成像事务30 9(2011)1617--1634.“,”DOI“:”10.1109\/TMI.2011.2138152“},{”key“:”e_1_3_2_1_22_1“,”volume-title“:”ADAM:随机优化方法。arXiv预印本arXiv:1412.6980“,”author“:”Kingma D.P.“,“年份”:“2014”},”{“key”:“e_3_23_1”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,”DOI:“10.1016\/j.neuroimage.2008.12.037“},{“key”:“e_1_3_2_1_24_1”,“volume-title”:“医学成像机器学习国际研讨会,Springer,Cham,646--654”,“author”:“Kuang D.”},{”key“:”e_1_s_2_1_25_1“,”unstructured“:”H.Li和Y.Fan.2017。利用深度自视觉的全卷积网络进行非刚性图像配准。arXiv(2017)。H.Li和Y.Fan。2017年。使用深度自给的完全卷积网络进行非刚性图像注册。arXiv(2017)。“},{”key“:”e_1_3_2_1_26_1“,”doi-asserted-by“:”publisher“,“doi”:“10.1073\/pnas.0503892102”},“key”:“e_1_3_2_1_27_1”,“doi-assert-by”:“publisher”,”doi“:”10.1016\/j.jalz.2005.06.003“}”,{hier和N.Ayache,1999年。理解“demon算法”:通过梯度下降进行三维非刚性配准。(1999) 597--605. X.Pennec P.Cachier和N.Ayache。1999.理解“demon算法”:通过梯度下降进行三维非刚性配准。(1999)597--605.“,”DOI“:”10.1007\/10704282_64“},{“key”:“e_1_3_2_1_29_1”,“volume-title”:“Svf-net:使用形状匹配学习可变形图像配准。国际医学图像计算与计算机辅助干预会议(MICCAI)”,“author”:“Roh\u00e9 M.-M.”,“year”:“2017”},“key“:”e_1_ 3_2_1_30_1“,“DOI-asserted-by”:“publisher“,”DOI“:”10.1007\/978-3-319-24574-4_28“},{“key”:“e_1_3_2_1_31_1”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,“DOI”:“10.1161\/STROKEAHA.110.595355”},“{”key“:”e_1_ 3_2_1_1_32_1“,”DOI-assert-by“:”publisher“:”publisher“,”DOI“:”10.1109\/TMI.2002.803111“},{”key“:”e_1_3_2_1_34_1“,“volume-title“:”医学图像计算和计算机辅助干预国际会议(MICCAI),Springer,232-239“,”作者“:”Sokooti H.“},{”关键“:”e_1_3_2_1_35_1“,”volume-title“:”多模态脑图像分析国际研讨会,Springr,18-30“,“作者”:”Sridharan R.“},{“关键”:”e_ 1_3_2 _1_36_1“、”doi-asserted-by“:”publisher,“DOI”:“10.1016\/S1361-8415(98)80022-4”},{“key”:“e_1_3_2_1_37_1”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,”DOI“:”10.1016\/j.neuroimage.2008.10.40“}”,{”key“:”e_1_ 3_2_1_1_38_1“,”DOI-assert-by“:”publisher“,“DOI:”10.1016 \/j.nuroimage.2017.07.008“}],“event”:{“name”:“ACM CHI”L'20:ACM健康、推理和学习会议”,“地点”:加拿大安大略省多伦多市”,“缩写词”:“ACM CHIL'20”,“赞助商”:[“ACM计算机协会”]},“容器-标签”:[《ACM健康、推理和学习会议论文集》],“原始标题”:[],“链接”:[{“URL”:“https:\/\/dl.ACM.org\/doi\/pdf\/10.1145\/3368555.3384462”,“内容类型”:“未指定”,“content-version”:“vor”,“intended-application“:”similarity-checking“}],”deposed“:{”date-parts“:[2023,1,7]],”date-time“:”2023-01-07T10:06:16Z“,”timestamp“:1673085976000},”score“:1,”resource“:{primary”:{“URL”:“https:\/\/dl.acm.org\/doi\/10.1145\/336855.3384462”}},“subtitle”:[],“shorttitle”:[],“issued”:{“date-part”:[[2020,4,2]]},“引用计数”:38,“alternative-id“:[”10.1145\/3368555.3384462“,”10.1145\/3368555“],”URL“:”http://\/dx.doi.org\/10.1145\/33688555.3384462“,”relation“:{},”subject“:[],”published“:{”date-parts“:[[2020,4,2]},“assertion”:[{“value”:“2020-04-02”,“order”:2,“name”:“published”,“label”:“published”,“group”:{“name”“:”publication_history“,”label“:”publication history“}}]}}