Non-linear registration of MR brain images integrated with machine learning / 中国医疗器械杂志
Chinese Journal of Medical Instrumentation
; (6): 268-270, 2006.
Artigo
em Chinês
| WPRIM (Pacífico Ocidental)
| ID: wpr-355399
Biblioteca responsável:
WPRO
ABSTRACT
This paper presents a machine learning method to select best geometric features for deformable brain registration for each brain location. By incorporating those learned best attribute vector into the framework of HAMMER registration algorithm, The accuracy has increased by about 10% in estimating the simulated deformation fields. At the same time, on real MR brain images, we have found a great deal of improvement of registration in cortical regions.
Texto completo:
Disponível
Base de dados:
WPRIM (Pacífico Ocidental)
Assunto principal:
Algoritmos
/
Simulação por Computador
/
Encéfalo
/
Reconhecimento Automatizado de Padrão
/
Inteligência Artificial
/
Imageamento por Ressonância Magnética
/
Interpretação de Imagem Assistida por Computador
/
Aumento da Imagem
/
Reprodutibilidade dos Testes
/
Métodos
Tipo de estudo:
Estudo prognóstico
Limite:
Humanos
Idioma:
Chinês
Revista:
Chinese Journal of Medical Instrumentation
Ano de publicação:
2006
Tipo de documento:
Artigo