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arXiv:2005.02933v1 [eess.IV] 2020 年 5 月 6 日
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arXiv:2005.02933v1 [eess.IV] 2020 年 5 月 6 日

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摘要。在医学成像中，通常需要获取多种模态（MRI、CT、PET 等）以突出不同的结构或病理。由于患者在扫描或扫描会话之间移动是不可避免的，因此配准通常是任何后续图像分析之前的必要步骤。在本文中，我们引入了一种基于联合总变分的成本函数，用于此类多模态图像配准。该成本函数的优点是可以对多个图像进行原则性、分组对齐，同时对强强度不均匀性不敏感。我们在严格对齐模拟和真实 3D 脑部扫描时评估了我们的算法。此验证表明，对于 CT/PET 到 MRI 对齐，该算法对强强度不均匀性和低配准误差具有鲁棒性。我们的实现在 https://github.com/brudfors/coregistration-njtv 上公开提供。

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