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Erschienen in:

2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

Prior-Based Coregistration and Cosegmentation

verfasst von : Mahsa Shakeri, Enzo Ferrante, Stavros Tsogkas, Sarah Lippé, Samuel Kadoury, Iasonas Kokkinos, Nikos Paragios

Erschienen in: Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention – MICCAI 2016

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

We propose a modular and scalable framework for dense coregistration and cosegmentation with two key characteristics: first, we substitute ground truth data with the semantic map output of a classifier; second, we combine this output with population deformable registration to improve both alignment and segmentation. Our approach deforms all volumes towards consensus, taking into account image similarities and label consistency. Our pipeline can incorporate any classifier and similarity metric. Results on two datasets, containing annotations of challenging brain structures, demonstrate the potential of our method.

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Titel: Prior-Based Coregistration and Cosegmentation
verfasst von: Mahsa Shakeri
Enzo Ferrante
Stavros Tsogkas
Sarah Lippé
Samuel Kadoury
Iasonas Kokkinos
Nikos Paragios
Verlag: Springer International Publishing
Buch: Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention – MICCAI 2016
Print ISBN: 978-3-319-46722-1

Electronic ISBN: 978-3-319-46723-8

Copyright-Jahr: 2016
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-46723-8_61

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Abstract

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