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displacement optimisation
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基于概率密集位移网络缩小深度与传统图像配准之间的差距
提出了一种基于概率密度优化和深度学习的非线性医学图像配准方法,该方法通过近似最小卷积和平均场推断进行可微位移正则化,在少量标记的扫描中可实现较高准确度。
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5 years ago
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