Gruppvis har registrering blivit allt mer populär på grund av dess attraktionskraft för opartisk analys av befolkningsdata. Ett av de mest populära tillvägagångssätten för gruppvis registrering är att iterativt beräkna gruppens medelbild och sedan registrera alla ämnesbilder mot den senaste uppskattade medelbilden i gruppen. Dess prestanda kan dock undergrävas av den suddiga genomsnittliga bild som uppskattas redan i början av gruppvis registreringsförfarande, eftersom alla motivbilder är långt ifrån väljusterade i detta ögonblick. I detta dokument pekar vi först och främst på betydelsen av att alltid hålla gruppens medelbild skarp och tydlig under hela det gruppvisa registreringsförfarandet, vilket är intuitivt viktigt men ännu inte har undersökts i litteraturen. För att uppnå detta använder vi oss av att utveckla den robusta medelbilden med hjälp av den adaptiva viktningsstrategin, där vikterna är adaptiva inte bara för de enskilda motivbilderna utan också för alla rumsliga platser i bilddomänen. Å andra sidan märker vi att vissa ämnen kan ha stora anatomiska variationer från gruppens medelbild, vilket utmanar de flesta av de toppmoderna registreringsalgoritmerna. För att säkerställa goda registreringsresultat i varje iteration, utforskar vi mångfald av ämnesbilder och bygger en minimal spännvidd träd (MST) med gruppen medel bild som roten till MST. Därför är varje subjekt bild registreras endast till sin förälder nod ofta med liknande former, och dess övergripande omvandling till gruppen medel bildutrymme erhålls genom att concretenating alla deformationer längs de vägar som ansluter sig till roten av MST (gruppen medel bild). Som ett resultat, alla ämnen kommer att vara väl i linje med gruppen medel bild adaptivt. Vår metod har utvärderats i både verkliga och simulerade datauppsättningar. I alla experiment överträffar vår metod den konventionella algoritmen som i allmänhet producerar en luddig gruppbild genom hela gruppvis registrering.
En liknande idé presenteras också i det senaste arbetet SharpMean REF där, Wu et al. utvecklade en anpassningsvägd strategi för att beräkna den skarpa genomsnittliga bilden av gruppen som är ett vägt genomsnitt av de grupperade försökspersonerna.
SharpMean: groupwise registration guided by sharp mean image and tree-based registration
{'venue': 'NeuroImage', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}