基于Saint-Venant-Kirchhoff材料储能的松弛配准问题，用于将小鼠脑基因表达数据映射到小鼠神经解剖学图谱

@第{Derfoul2014ARP条，title={一个基于Saint-Venant-Kirchhoff材料储能的松弛注册问题，用于将小鼠脑基因表达数据映射到神经解剖小鼠图谱}，作者＝{Ratiba Derfoud和Carole Le Guyader}，期刊＝{SIAM J.Imaging Sci.}，年份={2014}，体积={7}，页码={2175-2195}，网址={https://api.semanticscholar.org/CorpusID:18976129}}
本文讨论了设计一个理论上动机良好的能够处理大变形的配准模型的问题，并提出了一个结合了相异性度量和基于此类材料储能的正则化器的变分模型。
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基于加权总变差最小化和非线性弹性的形状对齐联合分割/配准模型

引入了一个变分模型，该模型结合了基于加权总变分的差异性度量和基于Saint-Venant-Kirchhoff材料储能函数的正则化器，使我们即使在形式不同的情况下也能对齐对象的边缘。

基于Saint-Venant-Kirchhoff型储能的三维配准模型的多凸松弛

本文计算了所得能量的多凸包络，导出了与原问题相关联的松弛问题，并证明了该松弛问题存在极小值和Γ-收敛性。

一种非局部拓扑保持分段制导配准模型

本文讨论了设计一种理论上动机良好的分割引导配准方法的问题，该方法能够处理大而平滑的变形，并研究了纯二次惩罚方法和具有收敛结果的增广拉格朗日技术。

用于形状分析的关节分割、配准和图集生成的变分模型

这项工作建议通过将要匹配的形状视为Ogden材质，在超弹性环境中联合处理分割和注册，以利用它们的积极相互影响，并证明了建模能够生成一个显示锐利边缘、高对比度和一致形状的图集。

非局部关节分割配准模型

本文讨论了设计一种理论上动机良好的、能够处理大变形的联合分割-注册方法的问题，并给出了包含极小值存在性的理论结果，给出了相关演化问题的（varGamma）-收敛结果和弱粘性解的存在性。

图像配准和变形建模中的对称性

这项工作调查了对称性在地标、曲线、曲面、图像和高阶数据的不同地貌配准中的作用，并利用配准问题与几何力学之间的联系，在通用理论框架中描述了简化模型。

微分图像配准和变形建模中的李群对称约简

这项工作调查了对称约简在用于各种数据类型注册的大变形微分度量映射框架中的作用，并利用注册问题和几何力学之间的联系，在一个通用理论框架中描述了这些模型。

基于多任务的MRI运动校正：一种同步重建与配准方法

英国剑桥大学应用数学和理论物理系、剑桥大学纯数学和数理统计系，…

图像处理问题的数学建模：联合配准和分割的理论研究和应用。（问题关系数学模型与图像：图像重建与分割的应用辅助方法）

图像的复杂性是一个问题，将结构的分解和分割结合起来的方法是正确的，这是合理的理论和数字，并对图像的有效性进行了验证。

弱监督环境下拓扑和几何约束分割方法综述

20参考文献

一种具有非线性弹性平滑器的组合分割与配准框架

超弹性变形模板的有限元映射

在目前的工作中，我们将有限变形连续体力学的成熟技术与模式识别和图像处理的概念相结合，开发了一种新的有限元…

基于曲率的图像配准

一种完全自动化的非刚性图像配准算法，不仅可以生成准确平滑的解决方案，还可以实现自动刚性对齐，并基于基本Euler-Lagrange方程的数值解实现。

使用大变形运动学的可变形模板

将该方法应用于神经解剖学结构的受试者间配准说明了解释局部解剖变异性的能力。

保拓扑形变场的构造

基于区间分析和利用拉格朗日乘子得到Hilbert空间V上问题的变分形式，提出了一种新的变形场拓扑保持方法。

关于计算解剖学的度量和欧拉-拉格朗日方程。

显示了Toga和Thompson组在生长方面的最新实验结果，Van Essen组在猕猴和人类皮层映射方面的实验结果，以及Csernansky组在海马映射方面的研究结果，用于衰老和精神分裂症的神经精神学研究。

变形图像的最优配准

提出了一种用于匹配二维和三维变形图像的最佳配准方法，并用该方法找到了CT图像与同一解剖结构的地图集图像之间的最佳映射。

基于强度梯度的多模态图像配准与融合

本文研究了一种基于归一化梯度的替代距离度量方法，并将其性能与互信息进行了比较，称之为归一化渐变场（NGF）。

利用微分几何流计算大变形度量映射

在范数足够光滑的条件下，导出了描述最小向量场vt，t∈[0，1]的欧拉-拉格朗日方程，以保证微分同态空间中解的存在性。

拟凸函数的逼近与多重积分的下半连续性

摘要我们研究了多重积分f（x，u，Du）dx的半连续性，其中向量值函数u定义为$$x\varepsilon\Omega\subset\mathbb{R}^n$$值以ℝN表示。函数…