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用于可变形医学图像配准的相关感知粗到精 MLP
可变形图像配准是医学图像分析的基本步骤。最近，Transformer 已用于配准，其表现优于卷积神经网络 (CNN)。Transformer 可以捕获图像特征之间的长距离依赖性，这已被证明对配准有益。然而，由于自注意力的计算/内存负载高，Transformer 通常用于下采样特征分辨率，无法捕获全图像分辨率下的细粒度长距离依赖性。这限制了可变形配准，因为它需要每个图像像素之间精确的密集对应关系。没有自注意力的多层感知器 (MLP) 在计算/内存使用方面效率高，从而可以捕获全分辨率下的细粒度长距离依赖性。然而，MLP 尚未在图像配准中得到广泛探索，并且缺乏对医学配准任务至关重要的归纳偏差的考虑。在本研究中，我们提出了第一个基于相关感知 MLP 的配准网络 (CorrMLP) 用于可变形医学图像配准。我们的 CorrMLP 在新颖的粗到细配准架构中引入了关联感知多窗口 MLP 块，该架构可捕获细粒度多范围依赖性以执行关联感知粗到细配准。对七个公共医疗数据集进行的大量实验表明，我们的 CorrMLP 优于最先进的可变形配准方法。
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注3。根据服务规则[2012年哈里亚纳邦州教育学校干部（CROUP-B）服务规则（CROUP-B）服务规则和Mewat地区学校教育（组）服务规则，日期为11.04.2012，以及Amendment datcd 06.06.06.2012，至少33％的I.CC。一般/开放竞赛（OC），预定的CASTC（SC），向后级（BC），前服务人（ESM）和不同的妇女应保留，并且该预订应水平。
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。
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。
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。
X-ICP：在极端环境中稳健本地化的可本质性感光激光雷达注册
摘要 - 在具有挑战性的环境中需要可靠的定位，需要现代机器人系统才能运行。基于激光雷达的局部化方法，例如迭代最接近的点（ICP）算法，可能会在几何无知的环境中遭受损害，这些环境已知，这些环境已知会导致点云登记性能恶化，并沿弱受约束方向推动散落的优化。为了克服这个问题，这项工作提出了i）稳健的可局部性检测模块，ii）局限性感知到的受限的ICP优化模块，该模块将其与统一的局限性检测模块相结合。通过利用扫描和地图之间的对应关系来实现所提出的可区分性检测，以分析优化的主要方向的对齐强度，作为其细粒度的LIDAR固定性分析的一部分。在第二部分中，然后将此可本质性分析集成到扫描到映射点云注册中，以通过执行受控更新或离开优化的脱位方向来生成无漂移姿势更新。所提出的方法经过彻底评估并将其与模拟和现实世界实验1中的最新方法进行了比较，证明了激光挑战环境的性能和可靠性提高。在所有实验中，所提出的框架表明没有环境特异性参数调整的准确且可推广的可局部性检测和可靠的姿势估计。
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
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