Improving B-spline deformation based fitting for volume registration

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11310%2F11%3A10105773" target="_blank" >RIV/00216208:11310/11:10105773 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/00216208:11320/11:10105773

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Improving B-spline deformation based fitting for volume registration

Popis výsledku v původním jazyce

B-Spline based image registration has gained significant attention in the last decade especially in the field of medical image processing. Despite the good properties of B-Splines in this setting such as locality, low number of parameters and scalabilitythere is still room for improvement in speed if we want to employ the method in a more complicated data processing pipeline. We can dramatically improve performance by smarter computation of integrals inside the fitting process. We found out that in some cases we can improve convergence rate in orders of magnitude using Monte Carlo with importance sampling. But in the case of euclidean distance map based criterion importance sampling may fail. Random Monte Carlo works well and also Quasi Monte Carlo based integration gives reasonable results. The choice of sampling strategy always depends on a chosen criterion and data at hand.

Název v anglickém jazyce

Improving B-spline deformation based fitting for volume registration

Popis výsledku anglicky

B-Spline based image registration has gained significant attention in the last decade especially in the field of medical image processing. Despite the good properties of B-Splines in this setting such as locality, low number of parameters and scalabilitythere is still room for improvement in speed if we want to employ the method in a more complicated data processing pipeline. We can dramatically improve performance by smarter computation of integrals inside the fitting process. We found out that in some cases we can improve convergence rate in orders of magnitude using Monte Carlo with importance sampling. But in the case of euclidean distance map based criterion importance sampling may fail. Random Monte Carlo works well and also Quasi Monte Carlo based integration gives reasonable results. The choice of sampling strategy always depends on a chosen criterion and data at hand.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2011

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Sborník příspěvků 31. konference o geometrii a grafice

ISBN

978-80-248-2524-3

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

16

Strana od-do

139-154

Název nakladatele

Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava

Místo vydání

Ostrava

Místo konání akce

Malá Morávka

Datum konání akce

5. 9. 2011

Typ akce podle státní příslušnosti

CST - Celostátní akce

Kód UT WoS článku

—