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Introduction to Medical Image Registration with DeepReg, Between Old and New
arXiv - CS - Mathematical Software Pub Date : 2020-08-29 , DOI: arxiv-2009.01924 N. Montana Brown, Y. Fu, S. U. Saeed, A. Casamitjana, Z. M. C. Baum, R. Delaunay, Q. Yang, A. Grimwood, Z. Min, E. Bonmati, T. Vercauteren, M. J. Clarkson, and Y. Hu
arXiv - CS - Mathematical Software Pub Date : 2020-08-29 , DOI: arxiv-2009.01924 N. Montana Brown, Y. Fu, S. U. Saeed, A. Casamitjana, Z. M. C. Baum, R. Delaunay, Q. Yang, A. Grimwood, Z. Min, E. Bonmati, T. Vercauteren, M. J. Clarkson, and Y. Hu
This document outlines a tutorial to get started with medical image
registration using the open-source package DeepReg. The basic concepts of
medical image registration are discussed, linking classical methods to newer
methods using deep learning. Two iterative, classical algorithms using
optimisation and one learning-based algorithm using deep learning are coded
step-by-step using DeepReg utilities, all with real, open-accessible, medical
data.
中文翻译:
DeepReg医学图像配准介绍,新旧之间
本文档概述了使用开源包 DeepReg 进行医学图像配准的入门教程。讨论了医学图像配准的基本概念,将经典方法与使用深度学习的新方法联系起来。两种使用优化的迭代经典算法和一种使用深度学习的基于学习的算法使用 DeepReg 实用程序逐步编码,所有算法均使用真实的、可公开访问的医疗数据。
更新日期:2020-09-08
中文翻译:
DeepReg医学图像配准介绍,新旧之间
本文档概述了使用开源包 DeepReg 进行医学图像配准的入门教程。讨论了医学图像配准的基本概念,将经典方法与使用深度学习的新方法联系起来。两种使用优化的迭代经典算法和一种使用深度学习的基于学习的算法使用 DeepReg 实用程序逐步编码,所有算法均使用真实的、可公开访问的医疗数据。