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基于主成分分析-神经网络的医学图像刚性配准方法
被引量:
1
1
作者
马滕飞
《科学技术与工程》
2011年第22期5317-5322,共6页
医学图像配准在临床诊断和治疗计划中起着重要的作用。应用特征图像的第一主方向提出了自动配准计算机层析术(CT)和磁共振(MR)大脑图像的方法。方案中,先应用主成分分析-神经网络来计算特征图像的第一主方向,然后通过调整特征图像的第...
医学图像配准在临床诊断和治疗计划中起着重要的作用。应用特征图像的第一主方向提出了自动配准计算机层析术(CT)和磁共振(MR)大脑图像的方法。方案中,先应用主成分分析-神经网络来计算特征图像的第一主方向,然后通过调整特征图像的第一主方向和质心来完成配准问题。此外,还以MR-MR图像配准和CT-MR图像配准为例,对此方法的配准效果进行了简单分析。
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关键词
图像配准
主成分分析
oja学习算法
神经网络
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职称材料
题名
基于主成分分析-神经网络的医学图像刚性配准方法
被引量:
1
1
作者
马滕飞
机构
暨南大学经济学院统计学系
出处
《科学技术与工程》
2011年第22期5317-5322,共6页
文摘
医学图像配准在临床诊断和治疗计划中起着重要的作用。应用特征图像的第一主方向提出了自动配准计算机层析术(CT)和磁共振(MR)大脑图像的方法。方案中,先应用主成分分析-神经网络来计算特征图像的第一主方向,然后通过调整特征图像的第一主方向和质心来完成配准问题。此外,还以MR-MR图像配准和CT-MR图像配准为例,对此方法的配准效果进行了简单分析。
关键词
图像配准
主成分分析
oja学习算法
神经网络
Keywords
image registration principal component analysis
oja
's learning algorithm neural net-work
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于主成分分析-神经网络的医学图像刚性配准方法
马滕飞
《科学技术与工程》
2011
1
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