基于统计变形模型的三维生物医学数据恢复

给出一种基于统计变形模型的生物医学数据恢复算法。该算法统计模型分为已知和未知两部分,利用统计模型构成的先验信息和待恢复数据的已知部分估算数据的未知部分。肝脏边缘缺失数据恢复实验结果表明,只要待恢复点控制在40%以下,并采用适当的分辨率,就可以将恢复误差控制在1%以内。

基于统计模型的生物数据复原配准算法比较

目的研究适于生物数据复原的配准方法。方法使用3种常用的配准算法对原始训练样本集进行配准,构建样本的ASM模型,在此基础上进行数据复原,评价不同配准算法下的数据复原效果。结果三维权值配准法在进行器官复原上效果优于其他算法。结论该算法适用于进行形状相似度高的生物模型配准。