A cascaded registration network RCINet with segmentation mask
A cascaded registration network RCINet with segmentation mask
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具有分段掩码的级联注册网络RCINet
DOI：
10.1007/s00521-021-06243-9
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发表时间：
2021-07
影响因子：
6
通讯作者：
He Zhihai
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zou Wenlan;Luo Yi;Cao Wenming;He Zhiquan;He Zhihai
传统的可变形配准方法虽然取得了很好的效果，具有很强的理论支持，但由于需要对每个图像对的目标函数进行优化，计算量较大。最近，监督式学习方法促进了快速学习
Traditional deformable registration methods achieve brilliant results and show strong theoretical support but are computational intensive since they optimize each image pair’s objective function. Recently, supervised learning methods have facilitated fast
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使用自制的完全卷积网络的非刚性图像注册，而无需训练数据。
DOI：
10.1109/isbi.2018.8363757
发表时间：
2018-04
期刊：
Proceedings. IEEE International Symposium on Biomedical Imaging
影响因子：
--
作者：
Li H;Fan Y
通讯作者：
Fan Y
DOI：
10.1073/pnas.0503892102
发表时间：
2005-07-05
影响因子：
11.1
作者：
Miller, MI;Beg, MF;Stark, C
通讯作者：
Stark, C
DOI：
10.1023/b:visi.0000043755.93987.aa
发表时间：
2005-02-01
影响因子：
19.5
作者：
Beg, MF;Miller, MI;Younes, L
通讯作者：
Younes, L
DOI：
--
发表时间：
2017-11
期刊：
ArXiv
影响因子：
--
作者：
Siyuan Shan;Xiaoqing Guo;Wen Yan;E. Chang;Yubo Fan;Yan Xu
通讯作者：
Siyuan Shan;Xiaoqing Guo;Wen Yan;E. Chang;Yubo Fan;Yan Xu
DOI：
10.5281/zenodo.5138159
发表时间：
2020-12
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
B. Avants;N. Tustison;Hans J. Johnson
通讯作者：
B. Avants;N. Tustison;Hans J. Johnson