Abstrakt. Behovet av icke-rigid multimodal registrering blir allt vanligare för många kliniska tillämpningar. Hittills har dock befintliga föreslagna tekniker fortfarande till stor del varit akademiska forskningsinsatser, och mycket få metoder har validerats för klinisk användning. Det har föreslagits av Crum et al. [1] att den kontextfria karaktären hos dessa metoder är en av de viktigaste begränsningarna och att det är nödvändigt att gå mot kontextspecifika metoder genom att införliva förkunskaper om det underliggande registreringsproblemet för att uppnå registreringsresultat som är tillräckligt exakta och robusta för kliniska tillämpningar. I detta dokument föreslår vi en ny icke-rigid multimodal registreringsmetod med hjälp av en variationsformulering som innehåller en tidigare inlärd fördelning av ledintensitet. Registreringen uppnås genom att samtidigt minimera Kullback-Leibler skillnaden mellan en observerad och en inlärd gemensam intensitetsfördelning och maximera den ömsesidiga informationen mellan referens- och anpassningsbilder. Vi har tillämpat vår föreslagna metod på både syntetiska och verkliga bilder med uppmuntrande resultat.
Till exempel Guetter et al. föreslå en generativ metod baserad på Kullback-Leibler Divergence REF.
Learning based non-rigid multi-modal image registration using Kullback-Leibler divergence
{'venue': 'Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention', 'journal': 'Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}