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  Incorporating Prior Knowledge on Class Probabilities into Local Similarity Measures for Intermodality Image Registration

Hofmann, M., Schölkopf, B., Bezrukov, I., & Cahill, N. (2009). Incorporating Prior Knowledge on Class Probabilities into Local Similarity Measures for Intermodality Image Registration. In W. Wells, S. Joshi, & K. Pohl (Eds.), MICCAI 2009 Workshop on Probabilistic Models for Medical Image Analysis (PMMIA 2009) (pp. 220-231).

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-C30D-6 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0002-E53B-A
Genre: Konferenzbeitrag

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:
PMMIA-2009-Hofmann.pdf (beliebiger Volltext), 943KB
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Datei-Permalink:
https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0002-E53A-B
Name:
PMMIA-2009-Hofmann.pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
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Copyright Datum:
-
Copyright Info:
-
Lizenz:
-

Externe Referenzen

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externe Referenz:
https://sibis.sri.com/kilian.pohl/pmmia09.html (Inhaltsverzeichnis)
Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Hofmann, M1, 2, Autor           
Schölkopf, B1, 2, Autor           
Bezrukov, I1, 2, Autor           
Cahill, ND, Autor
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              
2Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, Spemannstrasse 38, 72076 Tübingen, DE, ou_1497794              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: We present a methodology for incorporating prior knowledge on class probabilities into the registration process. By using knowledge
from the imaging modality, pre-segmentations, and/or probabilistic atlases,
we construct vectors of class probabilities for each image voxel. By
defining new image similarity measures for distribution-valued images,
we show how the class probability images can be nonrigidly registered in
a variational framework. An experiment on nonrigid registration of MR
and CT full-body scans illustrates that the proposed technique outperforms
standard mutual information (MI) and normalized mutual information
(NMI) based registration techniques when measured in terms of
target registration error (TRE) of manually labeled fiducials.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2009-09
 Publikationsstatus: Online veröffentlicht
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: 6040
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: MICCAI 2009 Workshop on Probabilistic Models for Medical Image Analysis (PMMIA 2009)
Veranstaltungsort: London, UK
Start-/Enddatum: 2009-09-20

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: MICCAI 2009 Workshop on Probabilistic Models for Medical Image Analysis (PMMIA 2009)
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Wells, W, Herausgeber
Joshi, S, Herausgeber
Pohl, K, Herausgeber
Affiliations:
-
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 220 - 231 Identifikator: -