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복셀 강도 유사성 측정을 사용하는 접근 방식이 대응 구조의 추출 및 식별을 필요로 하지 않고 머리의 자기 공명(MR) 및 양전자 방출 단층촬영(PET) 이미지 등록을 완전히 자동화하는 데 유망성을 보이고 있습니다. 본 논문에서는 이러한 측정값의 다중 해상도 최적화 방법을 설명하고 교차 상관, 대응 PET 강도 변화 최소화, 강도 특징 공간에서 값의 분포의 모멘트, 강도 특징 공간의 엔트로피 및 상호 정보라는 다섯 가지 대안 측정값을 비교합니다. 초기 잘못 등록의 크기, 최종 결과의 정밀도 및 시각적 검사를 통한 정확도를 기준으로 10개의 임상적으로 획득한 이미지 쌍에 대해 등록 회복 능력이 조사되었습니다. 상호 정보 측정값은 초기 시작 추정에 가장 강건한 것으로 입증되어 900회의 시험 잘못 등록 중 98.8%를 성공적으로 등록하였습니다. 성공은 훈련된 관찰자에게 시각적으로 수용 가능한 솔루션을 제공하는 것으로 정의됩니다. 30회의 시험 잘못 등록에서의 고해상도 검색(1/16 mm 스텝 크기)은 상호 정보 측정을 사용하는 최적화가 변환 벡터의 세 개의 카르테시안 축에서 각각 0.13 mm, 0.11 mm 및 0.17 mm의 표준 편차를 제공하고, 세 축에 대한 회전에서 0.2도, 0.3도 및 0.2도의 표준 편차를 제공함을 보여주었습니다. 알고리즘은 결과의 시각적 검사를 포함하여 일반 워크스테이션에서 실행하는 데 4분에서 8분이 소요됩니다.
Studholme 외(수요일)가 이 질문을 조사했습니다.