Your browser doesn't support javascript.
loading
Non-linear registration of MR brain images integrated with machine learning / 中国医疗器械杂志
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.
Assuntos
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
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
...