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醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)概覽和深度學(xué)習(xí)圖像配準(zhǔn)2020-09-21
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醫(yī)學(xué)圖像中不同模態(tài)對齊方法2019-11-15解決醫(yī)學(xué)圖像中不同模態(tài)對齊的問題一般采用重采樣的方法。 在讀取醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行配準(zhǔn)或其他操作時常常需要成對的數(shù)據(jù) ，但是不同模態(tài)之間由于存在不同的坐...
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An Unsupervised Learning Model for Deformable Medical Image Registration2019-09-10出處：cvpr 2018 https://arxiv.org/abs/1802.02604v1是為數(shù)不多的開源的深度學(xué)習(xí)圖像配準(zhǔn)算法，提出了V...
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CCF推薦期刊會議整理2019版2019-11-03有關(guān)動作識別，醫(yī)學(xué)圖像，生意生成，圖表示，包括收稿時間。詳細(xì)內(nèi)容參考騰訊文檔 參考：CCF官網(wǎng)
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利用GAN實(shí)現(xiàn)非成對的多模態(tài)MR圖像生成2019-10-28原文：Unpaired Multi-contrast MR Image Synthesis Using Generative Adversari...
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基于語義的醫(yī)學(xué)圖像融合方法2019-10-26論文原文：A Semantic-based Medical Image Fusion Approach 摘要： 醫(yī)學(xué)圖像融合對臨床診斷有著很重要...
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01-使用GAN進(jìn)行MR和TRUS圖像融合 20...論文：Adversarial Image Registration with Application for MR and TRUS Image...
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使用GAN實(shí)現(xiàn)可變形醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)DEFORMABLE MEDICAL IMAGE REGISTRATION USING GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS題目 ：使用GAN實(shí)現(xiàn)可變形醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn) 傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)配準(zhǔn)方法都采用迭代方法，作者采用GAN實(shí)現(xiàn)了一種端到端的多模態(tài)圖像配準(zhǔn)方法，消除了傳統(tǒng)方...
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使用非對稱數(shù)據(jù)進(jìn)行MR到CT的圖像生成 Deep MR to CT Synthesis using Unpaired Data 2019-09-05作者采用cycle-GAN的思想進(jìn)行MR和CT圖像的模態(tài)轉(zhuǎn)換。利用循環(huán)一致性實(shí)現(xiàn)在非對稱數(shù)據(jù)下圖像的模態(tài)轉(zhuǎn)換。 損失 方法 評價指標(biāo) 1）mea...
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在配準(zhǔn)任務(wù)中使用對抗相似性網(wǎng)絡(luò)來評估圖像對齊 2019-09-29題目：Adversarial Similarity Network for Evaluating Image Alignment in Deep...
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