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2009 | OriginalPaper | Buchkapitel

Hybrid Spline-Based Multimodal Registration Using Local Measures for Joint Entropy and Mutual Information

verfasst von : Andreas Biesdorf, Stefan Wörz, Hans-Jürgen Kaiser, Christoph Stippich, Karl Rohr

Erschienen in: Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention – MICCAI 2009

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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We introduce a new hybrid approach for spline-based elastic registration of multimodal medical images. The approach uses point landmarks as well as intensity information based on local analytic measures for joint entropy and mutual information. The information-theoretic similarity measures are computationally efficient and can be optimized independently for each voxel. We have applied our approach to synthetic images, brain phantom images, as well as clinically relevant multimodal medical images. We also compared our measures with previous measures.

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Metadaten
Titel
Hybrid Spline-Based Multimodal Registration Using Local Measures for Joint Entropy and Mutual Information
verfasst von
Andreas Biesdorf
Stefan Wörz
Hans-Jürgen Kaiser
Christoph Stippich
Karl Rohr
Copyright-Jahr
2009
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-04268-3_75

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