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.2002年10月;17(2):825-41.
doi:10.1016/s1053-8119(02)91132-8。

脑图像鲁棒精确线性配准和运动校正的改进优化

附属公司

脑图像鲁棒精确线性配准和运动校正的改进优化

马克·詹金森等。 神经成像. 2002年10月.

摘要

线性配准和运动校正是脑结构和功能图像分析的重要组成部分。大多数现代方法优化一些基于强度的成本函数来确定最佳配准。迄今为止,很少有人关注优化方法本身,尽管大多数注册方法的成功取决于这种优化的质量。本文详细研究了优化过程,并证明了常用的多分辨率局部优化方法可以并且确实会陷入局部极小。为了解决这个问题,采取了两种方法:(1)切趾代价函数和(2)采用一种新的混合全局-局部优化方法。这种新的优化方法是专门为注册全脑图像而设计的。它大大降低了由于被局部极小值所束缚而产生错误注册的可能性。一致性测试表明,与其他常用方法相比,该方法具有更强的稳健性。此外,通过一系列运动校正实验验证了配准的准确性。这些运动校正实验还研究了不同代价函数和插值方法对结果的影响。

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