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2005 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Unifying Approach to Registration, Segmentation, and Intensity Correction

verfasst von : Kilian M. Pohl, John Fisher, James J. Levitt, Martha E. Shenton, Ron Kikinis, W. Eric L. Grimson, William M. Wells

Erschienen in: Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention – MICCAI 2005

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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We present a statistical framework that combines the registration of an atlas with the segmentation of magnetic resonance images. We use an Expectation Maximization-based algorithm to find a solution within the model, which simultaneously estimates image inhomogeneities, anatomical labelmap, and a mapping from the atlas to the image space. An example of the approach is given for a brain structure-dependent affine mapping approach. The algorithm produces high quality segmentations for brain tissues as well as their substructures. We demonstrate the approach on a set of 22 magnetic resonance images. In addition, we show that the approach performs better than similar methods which separate the registration and segmentation problems.

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Metadaten
Titel
A Unifying Approach to Registration, Segmentation, and Intensity Correction
verfasst von
Kilian M. Pohl
John Fisher
James J. Levitt
Martha E. Shenton
Ron Kikinis
W. Eric L. Grimson
William M. Wells
Copyright-Jahr
2005
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/11566465_39