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伯恩德·菲舍尔;简·摩德西茨基

一种统一的快速图像配准方法和一种新的基于曲率的配准技术。 （英语） Zbl 1072.68631号

线性代数应用。 380, 107-124 (2004).
摘要：图像配准是当今医学成像中许多挑战的核心。它有广泛的应用。
本说明有两个目的。首先，我们回顾了目前医学成像中最有前景的非线性配准策略。我们表明，所有这些技术都可以用变分问题来表述，并允许统一处理。
其次，在变分框架下，我们引入了一种新的基于曲率类型平滑器的非线性配准模型。我们证明仿射线性变换属于这个正则化子的核。因此，该方法对于预注册步骤的较差初始化变得更加稳健。此外，我们开发了一个基于实离散余弦变换的新方案的稳定快速实现。我们展示了合成数据集新技术的优势，并介绍了该算法在MR图像配准中的应用。

引用于17文件

MSC公司：

68单位10 图像处理的计算方法
92 C55 生物医学成像和信号处理
94A08型 信息与通信理论中的图像处理（压缩、重建等）
2014年5月15日 线性变换、半线性变换

关键词：

图像配准;变分方法;快速线性解算器

软件：

调情
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{B.Fischer}和\textit{J.Modersitzki}，线性代数应用。380107-124（2004年；兹比尔1072.68631）
全文： 内政部

参考文献：

[1] Amit，Y.，图像匹配的非线性变分问题，SIAM J.Sci。计算。，15, 1, 207-224 (1994) ·Zbl 0802.68158号
[2] Bajcsy，R。；科瓦奇奇，S.，多分辨率弹性匹配，计算。视觉、图形图像处理。，46, 1-21 (1989)
[3] Bookstein，F.L.，《主翘曲：薄板样条和变形分解》，IEEE Trans。帕特恩分析。机器。智力。，11, 6, 567-585 (1989) ·Zbl 0691.65002号
[4] M.Bro-Nielsen，C.Gramkow，医学图像的快速流体配准，摘自：《计算机科学讲义》，第1131卷，1996年，第267-276页；M.Bro-Nielsen，C.Gramkow，医学图像的快速流体配准，摘自：《计算机科学讲义》，第1131卷，1996年，第267-276页
[5] C.Broit，变形图像的最佳配准，宾夕法尼亚大学计算机与信息科学博士论文，1981年；C.Broit，变形图像的最佳配准，宾夕法尼亚大学计算机和信息科学博士论文，1981年
[6] Brown，L.G.，图像配准技术综述，ACM Compute。调查，24,4325-376（1992）
[7] G.E.Christensen，《解剖的可变形形状模型》，华盛顿大学塞弗理工学院博士论文，1994年；G.E.Christensen，《解剖的可变形形状模型》，华盛顿大学塞弗理工学院博士论文，1994年
[8] A.Collignon，F.Maes，D.Delaere，D.Vandermeulen，P.Seutens，G.Maral，使用信息理论的自动多模态图像配准，收录于：《信息处理医学成像：第14届国际会议论文集IPMI’95》，1995年，第263-274页；A.Collignon，F.Maes，D.Delaere，D.Vandermeulen，P.Seutens，G.Maral，使用信息理论的自动多模态图像配准，收录于：《信息处理医学成像：第14届国际会议论文集IPMI’95》，1995年，第263-274页
[9] E.D’Agostino，J.Modersitzki，F.Maes，D.Vandermeulen，B.Fischer，P.Suetens，使用相互信息和曲率正则化的自由形式注册，预印本A-03-05，吕贝克大学数学研究所，2003；E.D’Agostino，J.Modersitzki，F.Maes，D.Vandermeulen，B.Fischer，P.Suetens，使用相互信息和曲率正则化的自由形式注册，预印本A-03-05，吕贝克大学数学研究所，2003·Zbl 1131.92314号
[10] B.M.Dawant，S.L.Hartmann，S.Gadamsetty，《存在大面积占位病变时的脑图谱变形》，载：C.Taylor，A.Colchester（编辑），医学图像计算和计算机辅助干预，MICCAI’99，LNCS，第16791999卷，第589-596页；B.M.Dawant，S.L.Hartmann，S.Gadamsetty，大空间占位病变时的脑图谱变形，收录于：C.Taylor，A.Colchester（编辑），医学图像计算和计算机辅助干预，MICCAI'99，LNCS，第1679卷，1999年，第589-596页
[11] 费舍尔，B。；Modersitzki，J.，图像处理中矩阵的快速反演，数值。算法，22，1-11（1999）·Zbl 0957.65019号
[12] B.Fischer，J.Modersitzki，《快速扩散配准》，载于：AMS当代数学，反问题，图像分析和医学成像313（2002）117-129；B.Fischer，J.Modersitzki，《快速扩散配准》，收录于：AMS当代数学、反问题、图像分析和医学成像313（2002）117-129·Zbl 1047.68150号
[13] 费舍尔，B。；Modersitzki，J.，基于曲率的图像配准，JMIV，18，1，81-85（2003）·Zbl 1034.68110号
[14] B.Fischer，J.Modersitzki，《自动非刚性和基于地标的注册的结合：两个世界中最好的》，收录于：M.Sonka，J.M.Fitzpatrick（编辑），《医学成像2003：图像处理》，Proc。SPIE，第50322003卷，第1037-1048页；B.Fischer，J.Modersitzki，《自动非刚性和基于地标的注册的结合：两个世界中最好的》，收录于：M.Sonka，J.M.Fitzpatrick（编辑），《医学成像2003：图像处理》，Proc。SPIE，第50322003卷，第1037-1048页
[15] B.Fischer，J.Modersitzki，FLIRT：灵活的图像注册工具箱，收录于：J.C.Gee，J.B.A.Maintz，M.W.Vannier（编辑），生物医学图像注册，第二次国际研讨会，WBIR 2003，LCNS，第2717卷，Springer，Berlin，2003，第261-270页；B.Fischer，J.Modersitzki，FLIRT：灵活的图像注册工具箱，收录于：J.C.Gee，J.B.A.Maintz，M.W.Vannier（编辑），生物医学图像注册，第二次国际研讨会，WBIR 2003，LCNS，第2717卷，Springer，Berlin，2003，第261-270页·Zbl 1131.92316号
[16] S.Haker，A.Tannenbaum，R.Kikinis，质量保持映射和图像注册，收录于：MICCAI 2001，LNCS，第2208卷，2001年，第120-127页；S.Haker，A.Tannenbaum，R.Kikinis，质量保持映射和图像注册，收录于：MICCAI 2001，LNCS，第2208卷，2001年，第120-127页·Zbl 1041.68621号
[17] Henn，S。；Witsch，K.，用于最小化数字图像匹配的非线性函数的多重网格方法，计算，64，4339-348（1999）·Zbl 0961.65120号
[18] 霍恩，B.K.P；Schunck，B.G.，《确定光流》，人工智能。，17, 185-204 (1981) ·Zbl 1497.68488号
[19] Lefébure，M。；Cohen，L.D.，图像配准，光流和局部刚度，JMIV，14，2，131-147（2001）·Zbl 0996.68229号
[20] Maintz，J.B.A；医学硕士，医学图像配准调查，医学图像分析。，2, 1, 1-36 (1998)
[21] C.R.Maurer、J.M.Fitzpatrick，交互式图像引导神经外科，摘自：《医学图像注册回顾》，美国神经外科医生协会，伊利诺伊州帕克·里奇，1993年，第17-44页；C.R.Maurer、J.M.Fitzpatrick，交互式图像引导神经外科，摘自：《医学图像注册回顾》，美国神经外科医生协会，伊利诺伊州帕克里奇，1993年，第17-44页
[22] 密歇根州米勒。；Younes，L.，《群体行为、同胚和匹配：一般框架》，《国际计算机杂志》。愿景，41，1/2，61-84（2001）·Zbl 1012.68714号
[23] 波茨，D。；Steidl，G.，非对称Toeplitz系统的最优三角预条件，线性代数应用。，281, 265-292 (1998) ·Zbl 0934.65053号
[24] A.Roche，Recalage d’images médicales par inference statistique，法国索菲亚·安蒂波利斯尼斯大学博士论文，2001年；A.Roche，Recalage d’images médicales par inference statistique，法国索菲亚·安蒂波利斯尼斯大学博士论文，2001年
[25] Rohlfing，T。；Maurer，C.R.，使用具有不可压缩性约束的自由形式变形对MR乳房图像进行保体积非刚性配准，IEEE TMI，22，6730-741（2003）
[26] Rohr，K.，基于Landmark的图像分析，（in：计算成像和视觉（2001），Kluwer学术出版社：Kluwer-学术出版社Dordrecht）·Zbl 1057.68722号
[27] Rueckert，D。；索诺达，L.I。；海耶斯，C。；希尔，D.L.G；Leach，M.O。；Hawkes，D.J.，使用自由形式变形的非刚性配准：乳腺MR图像的应用，IEEE TMI，18，8，712-721（1999）
[28] O.Schmitt，Die multimodale Architektonik des menschlichen Gehirns，习惯化，解剖研究所，吕贝克医科大学，德国，2001年；O.Schmitt，Die multimodale Architektonik des menschlichen Gehirns，习惯化，解剖研究所，吕贝克医科大学，德国
[29] Strang，G.，《离散余弦变换》，SIAM Rev.，41，8，135-147（1999）·Zbl 0939.42021号
[30] Thirion，J.-P，《作为扩散过程的图像匹配：与麦克斯韦恶魔的类比》，《医学图像分析》。，2, 3, 243-260 (1998)
[31] Toga，A.W.，《三维神经成像》（1990），Raven出版社：Raven Press纽约
[32] Toga，A.W.，《大脑扭曲》（1999），学术出版社：圣地亚哥学术出版社
[33] 多哥，A.W。；Mazziota，J.C.，《大脑绘图》（1996），学术出版社：圣地亚哥学术出版社
[34] van den Elsen，P.A。；波尔·E·J·D。；医学硕士Viergever，《医学图像匹配——分类综述》，IEEE Eng.Med.Biol。，26-38 (1993)
[35] P.A.Viola，W.M.Wells III，《通过最大化相互信息进行校准》，载于：第五届计算机视觉国际会议，IEEE，1995年，第16-23页；P.A.Viola，W.M.Wells III，《通过最大化相互信息进行校准》，摘自：第五届计算机视觉国际会议，IEEE，1995年，第16-23页
[36] P.A.Viola，《通过相互信息最大化实现对齐》，麻省理工学院博士论文，1995年，第1-155页；P.A.Viola，《通过相互信息最大化实现对齐》，麻省理工学院博士论文，1995年，第1-155页
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