Abstrakt. I detta dokument föreslås ett tillvägagångssätt för att förbättra riktigheten i atlas-till-bild-registreringen med stora patologier. Istället för att direkt registrera en atlas till en patologisk bild, lär sig metoden en kartläggning från den patologiska bilden till en kvasinormal bild, för vilken mer exakt registrering är möjlig. Närmare bestämt, metoden använder en djup variationsrik convolutional encoder-dekoder nätverk för att lära sig kartläggningen. Metoden uppskattar dessutom osäkerheten i den lokala kartläggningen genom nätinferensstatistik och använder dessa uppskattningar för att minska bildregistreringens likhet i områden med hög osäkerhet. Prestanda av metoden kvantifieras med hjälp av syntetiska hjärntumör bilder och bilder från hjärnan tumör segmentering utmaning (BRATS 2015).
REF använde en Variational Auto-encoder för att lära sig en kartläggning från patologiska bilder till kvasinormala (pseudo friska) bilder för att förbättra atlas-till-bild registrering noggrannhet med stora patologier.
Registration of pathological images
{'venue': 'Simulation and synthesis in medical imaging : first International Workshop, SASHIMI 2016, held in conjunction with MICCAI 2016, Athens, Greece, October 21, 2016, Proceedings. SASHIMI (Workshop)', 'journal': 'Simulation and synthesis in medical imaging : first International Workshop, SASHIMI 2016, held in conjunction with MICCAI 2016, Athens, Greece, October 21, 2016, Proceedings. SASHIMI (Workshop)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}