Conceitos Básicos
간 등록을 개선하기 위한 새로운 LIBR+ 방법은 생체역학 기반의 선형화된 경계 재구성 방법을 활용하고 깊은 신경망을 사용하여 GT 변형에 대한 잔여를 학습합니다.
Estatísticas
수술 중 간 등록 데이터 세트에서 LIBR+에 의해 달성된 일관된 개선을 보여주는 실험 결과
LIBR+에 대한 비교적 높은 강건성
LIBR+의 모델 성능이 일반화 어려움에도 불구하고 V2S와 비교하여 높은 강건성을 보여줌
Citações
"새로운 LIBR+ 방법은 선형 탄성 생체역학에 기반한 선형화된 경계 재구성 방법을 활용하고 깊은 신경망을 사용하여 GT 변형에 대한 잔여를 학습합니다."
"LIBR+는 기존의 강성, 생체역학 모델 기반의 비유연 및 깊은 학습 기반의 비유연 접근 방식에 비해 일관된 개선을 보여준다."