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机构名称：
¥ 1.0
僵化的注册旨在确定一对图像中特征所需的翻译和流程。尽管最近的机器学习方法已成为对线性和可变形式注册的最新技术，但是当应用于纵向（主体内）注册时，它们已经显示出局限性，在这种情况下实现精确的对准至关重要。在现有的解剖学意识，收购不足的仿射注册的框架上构建，我们提出了一种针对纵向，刚性脑部恢复进行优化的模型。通过使用刚性和微妙的非线性变换增强的合成内对训练模型，该模型估计比以前的跨受试者网络更准确地刚性变换，并在磁共振成像（MRI）内部和纵向上的纵向注册对上进行稳健性。
arxiv：2501.13010v1 [eess.iv] 2025年1月22日
主要关键词
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