Curvelet based residual complexity objective function for non-rigid registration of pre-operative MRI with intra-operative ultrasound images
Notice bibliographique
Résumé
Intra-operative ultrasound as an imaging based method has been recognized as an effective solution to compensate non rigid brain shift problem in recent years. Measuring brain shift requires registration of the pre-operative MRI images with the intra-operative ultrasound images which is a challenging task. In this study a novel hybrid method based on the matching echogenic structures such as sulci and tumor boundary in MRI with ultrasound images is proposed. The matching echogenic structures are achieved by optimizing the Residual Complexity (RC) in the curvelet domain. At the first step, the probabilistic map of the MR image is achieved and the residual image as the difference between this probabilistic map and intra-operative ultrasound is obtained. Then curvelet transform as a sparse function is used to minimize the complexity of residual image. The proposed method is a compromise between feature-based and intensity-based approaches. Evaluation was performed using 14 patients data set and the mean of registration error reached to 1.87 mm. This hybrid method based on RC improves accuracy of nonrigid multimodal image registration by 12.5% in a computational time compatible with clinical use.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».