3 个月前

基于向量样条正则化的组织切片一致性与弹性配准

基于向量样条正则化的组织切片一致性与弹性配准

摘要

本文提出一种新的图像配准算法,用于组织学切片的精确对齐。该算法融合了基于B样条的弹性配准与一致图像配准的思想,实现了图像在正向与反向两个方向上的同步配准。原则上,基于B样条的形变模型不具备可逆性,而引入的一致性约束项有效克服了这一局限,使得两幅图像的配准过程能够完全对称地进行。该弹性配准方法的扩展显著简化了最优形变场的搜索过程,并可在无需依赖特征点(landmarks)或形变正则化信息的情况下完成配准。此外,该方法还可作为解决多图组配准问题的第一步,具有良好的应用前景。

基准测试

基准方法指标
birl-on-cima-10kbUnwarpJ
AMrTRE: 2.82
MMrTRE: 3.00

用 AI 构建 AI

从想法到上线——通过免费 AI 协同编程、开箱即用的环境和市场最优价格的 GPU 加速您的 AI 开发

AI 协同编程
即用型 GPU
最优价格
立即开始

Hyper Newsletters

订阅我们的最新资讯
我们会在北京时间 每周一的上午九点 向您的邮箱投递本周内的最新更新
邮件发送服务由 MailChimp 提供
基于向量样条正则化的组织切片一致性与弹性配准 | 论文 | HyperAI超神经