TMI 杂志是医学成像和医学图像分析领域的顶级期刊之一，2018 年影响因子为 7.816。第一作者为周宇佳的研究基于时间信号曲线空间中，增强空间和非增强空间的高度组间差异性和组内相关性，将原始 DCE-MRI 时间序列空间分离成增强空间和非增强空间。
基于互信息的多模态医学图像非刚性配准 研究 在线阅读 整本下载 分章下载 分页下载 【英文题名】 Research on Multimodality Medical Image Non-rigid Registration Based on Mutual Information 【英文题 …
医学图像处理技术 马丽明;李艳婷;黄兆佳;叶兆斌 随着医学成像和计算机辅助技术的发展,从二维医学图像到三维可视化技术成为研究的热点,本文介绍了医学图像处理技术的发展动态,对图像分割、纹理分析、图像配准和图像融合技术的现状及其发展进行了综述。
简要介绍图像配准技术及其在图像引导放射治疗中的应用现状和研究进展情况。列举说明了目前常用的三种实现方法,包括自动靶区勾画快速计划以提升靶区剂量及降低正常组织照射剂量、在线校位以找到待治疗肿瘤的等中心位置并计算得到治疗床需要调节的参数、自适应放疗以快速判断放疗过程中 ...
医学图像；配准 ；多模 DOI： CNKI:SUN:GWSW.0.1999-01-000 被引量： 258 年份 ... 国际生物医学工程杂志 引用走势 研究点分析 影响学诊断 医学图像 0 引用 ...
针对基于深度学习的医学影像配准，检索了最新的（2020年）期刊论文，包含PR、TMI、MIA3个期刊，下面是浏览论文中的一些记录。 其中有两篇论文提供了代码。一、PRDeep morphological simplification network (MS-Net) for guided registration of …
深度学习在医学图像配准上的研究进展与挑战. 【摘要】： 随着影像引导手术和放射治疗的发展,临床对医学图像配准研究的需求更强烈,带来的挑战也更大。. 最近几年,深度学习,特别是深度卷积神经网络,在医学图像处理方面取得了优异的成绩,在医学图像配准上 ...
非刚体医学图像配准技术研究-医学图像配准,也称对齐、匹配,是指在相同或不同的主体上获取的相同或不同模式的图像间求取空间对齐,广泛应用于放射治疗计划制定、手术引导、成像运动校准、疾病诊断、图像分割以及治疗效果跟踪...
期刊论文 [1]基于FFT配准和多尺度融合的声纳图像拼接算法[J]. 张健,卞红雨,张志刚. 南京大学学报(自然科学). 2017(04) [2]基于Visual C++图像边缘检测的实现[J]. 徐杰恒,朱希成. 工业控制计算机. 2017(06) [3]基于多尺度多方向结构元素的形态学图像边缘检测算法
医学图像配准技术. 罗述谦 吕维雪. 【摘要】： 医学图像配准是医学图像分析的基本课题，具有重要理论研究和临床应用价值。. 本文较全面地介绍了医学图像配准的概念、分类、配准原理、主要的配准技术及评估方法。. 下载App查看全文. 下载全文 更多同类文献 ...
配准专栏收录该内容13篇文章3订阅订阅专栏针对基于深度学习的医学影像配准,检索了最新的(2020年)期刊论文,包含PR、TMI、MIA3个期刊,下面是浏览论文中的一些记录。其中有两...
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【关键词】医学图像配准;多模态;医学影像技术1.医学图像配准概述医学图像配准是指将来自不同形式的探测器(如MRI,CT,PET,SPECT等)的医学图像,利用计算机技术实...
【摘要】医学图像配准是医学图像分析的核心技术,在辅助临床诊断中起着至关重要的作用。目前基于深度学习方法逐渐应用于图像配准任务。深度学习图像配准(DLIR)框...
图像配准指的是寻找两个或多个图像之间的映射关系,医学图像配准在疾病诊断,手术引导和疾病治疗跟踪等方面具有重要应用价值,如何精确,高效地配准医学图像已成为一个急需解决的...
医学图像处理317人赞同了该文章期刊TMI:IEEETransactionsonMedicalImagingTMIieeexplore.ieee.org/xpl/RecentIssue.jsp?punumber=42注册IEEEXplore账号,将该期刊的更...
今天在网上看到一篇2017年的论文,是关于图像配准的,偏医学图像,主要是讲针对于3D耳蜗医学图像的自动配准的问题,因为现存的技术都是医生使用手动成像进行图像配准和分割,非常耗时,而...
隋美蓉;胡俊峰;唐鹤云;巩萍【期刊名称】《临床医学工程》【年(卷),期】2009(016)005【摘要】医学图像配准技术是医学图像处理技术的一个重要分支,已经广泛应用于临床实践...
由于计算机视觉领域更新很快,故学习综述信息相对滞后,建议直接看最新会议CV常用期刊及网址.综述学习医学图像配准的分类:1、根据输入图像角度:单模态、多模态、不同病人、相同病...
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