Digital bildbaserad Elasto-tomografi (DIET) är en ny metod för icke-invasiv bröstcancerscreening. Effektiv klinisk tillämpning av DIET-systemet kräver mycket noggrann rörelsespårning av ytan på ett aktiverat bröst med minimal beräkning. Normaliserad korskorrelation (NCC) är det mest robusta korrelationsmåttet för att bestämma likheten mellan punkter i två eller flera bilder som ger en korrekt grund för rörelsespårning. Men även med hjälp av snabba fourier transform (FFT) metoder, är det för beräkningsintensivt för att snabbt hantera flera stora bilder. En betydligt snabbare metod för att beräkna NCC presenteras som använder rektangulära approximationer i stället för slumpmässigt placerade landmärken eller naturliga märken på bröstet. Dessa approximationer fungerar som en optimal uppsättning basfunktioner som automatiskt upptäcks, vilket dramatiskt minskar beräkningskraven. För att bevisa konceptet, metoden visas vara 37-150 gånger snabbare än FFT-baserade NCC med samma noggrannhet för simulerade data, en visko-elastisk bröst fantom experiment och mänsklig hud. Kliniskt möjliggör detta tillvägagångssätt tusentals slumpmässigt placerade punkter för att snabbt och korrekt spåra ger hög upplösning för DIET-systemet.
Normaliserad korskorrelation (NCC) är den mest robusta korrelationsmått för att bestämma likhet mellan punkter i två eller flera bilder ger en korrekt grund för rörelsespårning REF.
Fast Normalized Cross Correlation for Motion Tracking using Basis Functions
{'venue': 'Computer methods and programs in biomedicine', 'journal': 'Computer methods and programs in biomedicine', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}