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Sparse Bayesian registration

Résultats de recherche: Le chapitre dans un livre, un rapport, une anthologie ou une collectionContribution à une conférenceRevue par des pairs

Résumé

We propose a Sparse Bayesian framework for non-rigid registration. Our principled approach is flexible, in that it efficiently finds an optimal, sparse model to represent deformations among any preset, widely overcomplete range of basis functions. It addresses open challenges in state-of-the-art registration, such as the automatic joint estimate of model parameters (e.g. noise and regularization levels). We demonstrate the feasibility and performance of our approach on cine MR, tagged MR and 3D US cardiac images, and show state-of-the-art results on benchmark datasets evaluating accuracy of motion and strain.

langue originaleAnglais
titreMedical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, MICCAI 2014 - 17th International Conference, Proceedings
EditeurSpringer Verlag
Pages235-242
Nombre de pages8
EditionPART 1
ISBN (imprimé)9783319104034
Les DOIs
étatPublié - 1 janv. 2014
Modification externeOui
Evénement17th International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, MICCAI 2014 - Boston, MA, États-Unis
Durée: 14 sept. 201418 sept. 2014

Série de publications

NomLecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)
nombrePART 1
Volume8673 LNCS
ISSN (imprimé)0302-9743
ISSN (Electronique)1611-3349

Une conférence

Une conférence17th International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, MICCAI 2014
Pays/TerritoireÉtats-Unis
La villeBoston, MA
période14/09/1418/09/14

Empreinte digitale

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