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使用粗到精视觉变换器进行仿射医学图像配准
仿射配准在全面的医学图像配准流程中不可或缺。然而，只有少数研究关注快速而鲁棒的仿射配准算法。这些研究中大多数利用卷积神经网络（CNN）来学习联合仿射和非参数配准，而对仿射子网络的独立性能探索较少。此外，现有的基于 CNN 的仿射配准方法要么关注局部错位，要么关注输入的全局方向和位置来预测仿射变换矩阵，这些方法对空间初始化很敏感，并且除了训练数据集之外表现出有限的通用性。在本文中，我们提出了一种快速而鲁棒的基于学习的算法，即粗到精视觉变换器（C2FViT），用于 3D 仿射医学图像配准。我们的方法自然地利用了卷积视觉变换器的全局连通性和局部性以及多分辨率策略来学习全局仿射配准。我们对 3D 脑图谱配准和模板匹配归一化方法进行了评估。综合结果表明，我们的方法在配准精度、稳健性和通用性方面优于现有的基于 CNN 的仿射配准方法，同时保留了基于学习的方法的运行时优势。源代码可在 https://github.com/cwmok/C2FViT 上找到。
值班 VCLASS 用户注册说明
• 转至：https://jkodirect.jten.mil • 单击 DoD 警告横幅上的“确定” • 单击横幅右上角的“登录” • 使用 CAC 登录或按照登录框中的说明进行操作 • 单击页面顶部的 VCLASS 选项卡。如果 VCLASS 选项卡不存在，请单击 JKO 横幅中的三条水平线“汉堡菜单”。• 单击“进入课堂”按钮。• 单击页面左侧的“会员资格”选项卡。• 单击可加入的站点。• 使用搜索栏搜索“Standing Watch”，然后单击“Standing Watch Course Registration Site”。您现在是此站点的成员，可以在会员资格下或屏幕右上角个人资料旁边的“站点”下找到您的“我当前的站点”。• 进入“站岗课程注册”网站后，选择“学生注册”并滚动到您想要参加的课程。• 单击每个课程描述下方的申请表，申请进入课堂。
EXP 疫苗接种者患者登记/同意书
据我所知，我了解今天接种的疫苗的益处和/或风险。我在此同意 Twain Harte Pharmacy (THP) 工作人员为我本人或我有权提出上述请求的个人接种疫苗。我已收到最新疫苗信息声明 (VIS) 的副本。我了解我将有机会提出问题并获得令我满意的答复。与所有医疗一样，不能保证我不会因疫苗而出现不良反应。我完全免除 Twain Harte Pharmacy、其官员、董事和员工因接种上述疫苗而产生、与之相关或以任何方式与之相关的所有责任或索赔。THP 有权将我的疫苗接种信息输入全州免疫数据库。此信息可以作为我的医疗记录的一部分与我的医疗保健提供者共享。我完全理解，如果我不是保险计划（上述计划）的受保人，服务不在承保范围内，或者有任何共付额、免赔额或共同保险义务适用，我将最终承担任何费用。此外，我同意在接种疫苗后留在疫苗接种地点附近约 15-20 分钟，以便接种疫苗的医疗保健提供者进行观察。
en ISO/IEC 17065：2012注册号：C
Internal Reference Document: CC CZE 01_01 Czech Republic Igaming Conformance Criteria CC CZE 01_02 Czech Republic Live Games and Studio Audit Conformance Criteria CC CZE 02_01 Czech Republic Landbase Lotteries Conformance Criteria CC CZE 02_02 Czech Republic Landbase Technical Games Conformance Criteria CC CZE 02_03 Czech Republic Landbase Systems Conformance Criteria CC CZE 02_05 Czech Republic Landbase_iGaming Equipment Conformance Criteria CC CZE 02_06 Czech Republic Landbase_iGaming RNG Conformance Criteria CC CZE 02_07 Czech Republic Phase II Inspection Conformance Criteria CC CZE 02_08 Czech Republic Landbase_iGaming ISS Conformance Criteria CC CZE 02_09 Czech Republic Landbase博彩符合标准CC CZE 02_10捷克共和国Igaming_landbase数据传输数据传输一致性标准CC CZ 02_11 Czech Republic Igaming_landbase_landbase Player playeria pererification Criteria Criteria Criteria Criteria Criteria Criteria Criteria Criteria Criteria Criteria Criteria Criteria chile
DeepFLASH：基于学习的医学图像配准高效网络
本文介绍了 DeepFLASH，一种用于基于学习的医学图像配准的高效训练和推理的新型网络。与从高维成像空间中的训练数据中学习空间变换的现有方法相比，我们完全在低维带限空间中开发了一种新的配准网络。这大大降低了昂贵的训练和推理的计算成本和内存占用。为了实现这一目标，我们首先引入复值运算和神经架构表示，为基于学习的配准模型提供关键组件。然后，我们构建了一个在带限空间中完全表征的变换场的显式损失函数，并且参数化要少得多。实验结果表明，我们的方法比最先进的基于深度学习的图像配准方法快得多，同时产生同样精确的对齐。我们在两种不同的图像配准应用中展示了我们的算法：2D 合成数据和 3D 真实脑磁共振 (MR) 图像。我们的代码可以在https://github.com/jw4hv/deepflash上找到。
利用神经速度场进行微分同胚图像配准
微分同胚图像配准能够提供平滑的变换和拓扑保存，在许多医学图像分析任务中是必需的。传统方法对可接受的变换空间施加某些建模约束，并使用优化来寻找两幅图像之间的最佳变换。指定正确的可接受的变换空间具有挑战性：如果空间过于严格，配准质量可能会很差，而如果空间过于笼统，则优化可能难以解决。最近基于学习的方法利用深度神经网络直接学习变换，实现了快速推理，但由于难以捕捉微小的局部变形和泛化能力，在准确性方面面临挑战。在这里，我们提出了一种新的基于优化的方法，称为 DNVF（带神经速度场的微分同胚图像配准），该方法利用深度神经网络来建模可接受的变换空间。具有正弦激活函数的多层感知器 (MLP) 用于表示连续速度场，并为空间中的每个点分配一个速度矢量，从而提供对复杂变形进行建模的灵活性以及优化的便利性。此外，我们提出了一种级联图像配准框架 (Cas-DNVF)，结合了优化和基于学习的方法的优点，其中训练完全卷积神经网络 (FCN) 来预测初始变形，然后使用 DNVF 进行进一步细化。在两个大型 3D MR 脑部扫描数据集上进行的实验表明，我们提出的方法明显优于最先进的配准方法。
利用卷积神经网络进行快速对称微分同胚图像配准
微分同胚可变形图像配准在许多医学图像研究中至关重要，因为它提供了独特的属性，包括拓扑保存和变换的可逆性。最近基于深度学习的可变形图像配准方法利用卷积神经网络（CNN）从合成基本事实或相似性度量中学习空间变换，从而实现快速图像配准。然而，这些方法往往忽略了变换的拓扑保存和变换的平滑性，而平滑性仅由全局平滑能量函数来强制执行。此外，基于深度学习的方法通常直接估计位移场，这不能保证逆变换的存在。在本文中，我们提出了一种新颖的、有效的无监督对称图像配准方法，该方法最大化微分同胚图空间内图像之间的相似性，并同时估计正向和逆变换。我们使用大规模脑图像数据集在 3D 图像配准上评估了我们的方法。我们的方法实现了最先进的配准精度和运行时间，同时保持了理想的微分同胚特性。
2024-2025 MHS注册指南
●所有学生每年都必须获得7个学分。●仔细注册课程，因为必须承诺他们做出的选择。注册后，如果不遵循MHS课程政策，就不会进行计划更改。●几乎没有时间表更改，并且所有更改都通过一群人进行。学生可以在每个学期的前三天要求进行更改。●时间表更改不能基于：午餐偏好，教师偏好，与朋友一起上课或基于小时偏好。●预计学生将在整整一年的时间内上一年的课程。根据学生注册雇用和分配教师；因此，以后的学生时间表的更改会影响教师分配。●先决条件 - 有些课程的先决条件必须在下一门课程之前完成。●您可能不会在课程注册期间获得注册的所有课程。可能会有时间表更改，冲突或完整的课程影响您参加课程的能力。如果我们无法安排您注册的内容，我们将参考您在注册过程中列出的替代课程。