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摘要:回顾了神经网络理论发展的历史和现状。在此基础上，介绍并讨论了20世纪如年代神经网络研究的一些新进展。根据神经网络研究的特点，对人工神经网络今后的发展前景作了一定的评述，
人工神经网络的研究与发展必将对现代科学技术产生深远的影响.配准中基于像素和基于特征两类主要方法的优缺点 深入研究了互信息理论在医学图像配准领域的应用和实现机理以及互信息作为相似性测度的优缺点。本文着
重深入研究了Renyi广义互信息及其在图像配准中的作用，并针对互信息计算的复杂性，引入了广义近邻图嫡估计理论，并成功
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耶鲁大学关于图像配准方面的ppt，对其在fMRI医学图像配准方面的应用作了比较详细的讲解-Yale University ppt, image registration made a more detailed account of its application in fMRI medical image registration
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基于matlab平台的医学图像配准程序的实例，能实现多模态图像的配准-Instances of a program of medical image registration based on matlab platform, to achieve multi-modality image registration
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陈显毅老师关于医学图像配准的源程序，大家有兴趣的可以试着运行一下-Chenxian Yi teacher on medical image registration of the source, we are interested can try to run the
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二维医学图像配准。注意算法哦。界面用的MFC单文档。显示用的api-Two-dimensional medical image registration. Note algorithm oh. Interface using MFC single document. Display the api
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该代码可以对可变形的医学图像进行配准和校正。-The code can be deformable medical image registration and correction.
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Good paper for a research about the field of medical.
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A good survvy in the field of segment and other direction.How to choose a better method to improve the effect.
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基于高阶互信息的医学图像配准算法
基于高阶互信息的医学图像配准算法代码-High-level mutual information based medical image registration algorithm based on mutual information of high-end medical image registration algorithm code
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医学图像配准，2D_3D医学图像配准论文-In 2D-3D Medical Image Registration (MIR), preoperative 3D CT images are registered
with intraoperative 2D X-rays images obtained by fluoroscopy or Electronic Portal Imag-
ing Devices (EPID). 2D-3D MIR is established by compu
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主要用于图像配准,由于相位信号，避免了图像中低频噪音的影响，在光照条件变化的应用环境表现突出，被广泛用于遥感，医学图像等领域。-
Mainly used for image registration, due to the phase signal to avoid the influence of low-frequency noise in the image, and in the application of environmental lighting conditions cha
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图像融合是数据融合的一个重要分支，它在遥感图像 处理、目标识别、医学、机器人视觉等方面具有广阔的应用 前景。将获取的对应同一场景的不同图像数据进行空问 匹配这个医学图像配准融合的详细程序-Image fusion is an important branch of data fusion, which in remote sensing image processing, object recognition, medical, robot vision and so has a broad a
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图像拼接(image mosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。 一般来说,图像拼接的过程由图像获取,图像配准,图像合成三步骤组成,其中图像配准是整个图像拼接的基础。本文研究了两种图像配准算法:基于特征和基于变换域的图像配准算法。 在基于特征的配准算法的基础上,提出一种稳健的基于特征点的
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灰度或彩色多模态医学图像的融合，利用加权平均融合算法，程序具体很好的通用性，并且提供几种图像融合客观评价指标，还给出3组宝贵的已配准医学图像-Color gray or fusion multimodal medical images, using a weighted average fusion algorithm, program specific good versatility and provide an objective uation of several image fusi
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医学图像配准程序，使用Python基于ITK实现的。是itk中的一个例子-Medical image registration procedures, the use of Python based ITK implementation. One example is itk
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医学图像配准工具箱，对用互信息图像配准有帮助-Medical image registration toolbox for image registration using mutual information helpful
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非刚性网格的图像配准算法，适用于医学图像重的图像配准算法，效果很好-Non rigid grid image registration algorithm, suitable for medical image registration algorithm, the effect is very good
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医学图像配准的前期准备工作，将3D的mhd文件转化为4Dmhd文件的exe文件，里面的text教了怎么用（非源码，DOS下运行，有时候编译出来的pxtileimages因为编译软件的版本不可用，这个是测试可用的）-Medical image registration of preparatory work, the 3D files into the mhd 4Dmhd file exe file, which is taught how to use text (non-source code
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这是个医学图像配准的GUI界面，很好用。(This is a medical image registration GUI interface, very easy to use.)
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非刚性强壮点匹配图像配准,用于医学图像配准 good(Strong non-rigid point matching image registration, for medical image registration is good)
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