SCHWARZ, Daniel a Tomáš KAŠPÁREK. Multilevel block matching technique with the use of generalized partial volume interpolation for nonlinear intersubject registration of MRI brain images. In 16th European Signal Processing Conference EUSIPCO 2008. Lausanne: École Polytechnique Fédérale de Lausanne, 2008. s. 1-5.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Multilevel block matching technique with the use of generalized partial volume interpolation for nonlinear intersubject registration of MRI brain images
Název česky Mnohoúrovňová technika srovnávání podobrazů s využitím zobecněné interpolace částečných objemů pro nelineární registraci obrazů mozku z MRI od různých subjektů
Autoři SCHWARZ, Daniel a Tomáš KAŠPÁREK.
Vydání Lausanne, 16th European Signal Processing Conference EUSIPCO 2008, od s. 1-5, 5 s. 2008.
Nakladatel École Polytechnique Fédérale de Lausanne
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 20200 2.2 Electrical engineering, Electronic engineering, Information engineering
Stát vydavatele Švýcarsko
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Organizační jednotka Lékařská fakulta
Klíčová slova anglicky image processing;image registration;interpolation
Štítky image processing, image registration, interpolation
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: doc. Ing. Daniel Schwarz, Ph.D., učo 195581. Změněno: 11. 9. 2008 07:33.
Anotace
Spatial normalization of MRI brain images by nonlinear image registration is an essential task for many applications in the field of computational neuroanatomy. Here, a multilevel block matching technique adapted to the problem of intersubject registration is presented. The concept of generalized partial volume (GPV) interpolation, which was originally used in joint intensity histogram computation, is used here in regional similarity matching. The influence of kernel function selected for GPV interpolation on the quality of registration is studied in experiments which include simulated brain images and synthetic deformations.
Anotace česky
Spatial normalization of MRI brain images by nonlinear image registration is an essential task for many applications in the field of computational neuroanatomy. Here, a multilevel block matching technique adapted to the problem of intersubject registration is presented. The concept of generalized partial volume (GPV) interpolation, which was originally used in joint intensity histogram computation, is used here in regional similarity matching. The influence of kernel function selected for GPV interpolation on the quality of registration is studied in experiments which include simulated brain images and synthetic deformations.
Návaznosti
GP102/07/P263, projekt VaVNázev: Nelineární multimodální registrace pro automatickou morfometrii obrazů mozku z MRI založenou na anatomicky omezených prostorových deformacích
Investor: Grantová agentura ČR, Postdoktorské projekty
MSM0021622404, záměrNázev: Vnitřní organizace a neurobiologické mechanismy funkčních systémů CNS
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Výzkumné záměry
VytisknoutZobrazeno: 22. 4. 2021 23:30