RUČKA, Lukáš a Igor PETERLÍK. Fast reconstruction of image deformation field using radial basis function. Online. In 2017 IEEE 14th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI). Neuveden: IEEE, 2017, s. 1146-1150. ISBN 978-1-5090-1171-1. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.1109/ISBI.2017.7950719.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Fast reconstruction of image deformation field using radial basis function
Autoři RUČKA, Lukáš (203 Česká republika, domácí) a Igor PETERLÍK (703 Slovensko, garant, domácí).
Vydání Neuveden, 2017 IEEE 14th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), od s. 1146-1150, 5 s. 2017.
Nakladatel IEEE
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání elektronická verze "online"
WWW URL
Kód RIV RIV/00216224:14330/17:00097217
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-1-5090-1171-1
ISSN 1945-7928
Doi http://dx.doi.org/10.1109/ISBI.2017.7950719
UT WoS 000414283200265
Klíčová slova anglicky image warping; image interpolation; medical imaging; non-rigid registration
Štítky firank_B
Změnil Změnil: RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D., učo 3880. Změněno: 18. 5. 2018 12:08.
Anotace
Fast and accurate registration of image data is a key component of computer-aided medical image analysis. Instead of performing the registration directly on the input images, many algorithms compute the transformation using a sparse representation extracted from the original data. However, in order to apply the resulting transformation onto the original images, a dense deformation field has to be reconstructed using a suitable inter-/extra-polation technique. In this paper, we employ the radial basis function (RBF) to reconstruct the dense deformation field from a sparse transformation computed by a model-based registration. Various kernels are tested using different scenario. The dense deformation field is used to warp the source image and compare it quantitatively to the target image using two different metrics. Moreover, the influence of the number and distribution of the control points required by the RBF is studied via two different scenarios. Beside the accuracy, the performance of the method accelerated using a GPU is reported.
Návaznosti
MUNI/A/0897/2016, interní kód MUNázev: Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace VI.
Investor: Masarykova univerzita, Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace VI., DO R. 2020_Kategorie A - Specifický výzkum - Studentské výzkumné projekty
VytisknoutZobrazeno: 1. 5. 2024 11:10