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图像配准的牙科x光图像使用混合动力技术

文摘

医学成像是一个重要的组成部分,大量的应用程序在当前临床设置。在医学影像图像配准是一项基本任务。这是一个过程,覆盖两个或两个以上的医学图像从不同的设备如核磁共振、CT、PET和SPECT等或在不同角度拍摄。集成有用的数据从不同的图像往往是获得所需的医疗诊断和程序带来空间对齐图像中被称为注册。我们解决这一问题的图像配准采用离散余弦变换(DCT)和神经网络的距离点学习方法。而不是显式地指定局部正则化参数值,他们被视为网络权重,然后修改通过提供适当的培训分从医学图像。所需的响应的网络形式的当前像素的灰度值估计使用轮廓距离向量(CDV)。最后运用模糊逻辑。均方根误差(RMSE)和峰值信噪比(PSNR)用于精度评估。

Gurpreet拉索尔教授维贾伊迪尔博士

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