Core Concepts
미분형 이미지 등록을 위한 유연한 야코비안 결정자 제약 조건의 새로운 다변량 모델을 제안하고, 대규모 지역 변형에 대한 효과적인 해결책을 제시한다.
Abstract
다변량 변분 모델을 사용한 미분형 이미지 등록에 대한 연구 내용
다양한 이미지 등록 모델과 비교하여 제안된 모델의 우수성을 입증하는 실험 결과 포함
알고리즘 및 해결 전략에 대한 상세한 설명
최적화 문제 해결을 위한 대체 반복 전략 및 각 하위 문제에 대한 업데이트 공식 포함
야코비안 결정자 제약 조건과 관련된 키 메트릭스 및 중요 수치 포함
깊은 수학적 이론적 지원이 부족한 딥러닝 기반 이미지 등록 방법과의 비교
미분형 변환 생성을 보장하면서 대규모 변형을 처리하는 새로운 모델의 중요성 강조
Stats
det(∇(𝝋 + 𝒖)) = 𝑓(𝒙) > 0
𝜏1
𝜏2
𝜏3
𝜆
𝛾
Quotes
"Diffeomorphic registration is a widely used technique for finding a smooth and invertible transformation between two coordinate systems."
"The proposed model outperforms state-of-the-art diffeomorphic registration models in accurately handling large deformations."