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Med Image Anal ; 10(3): 432-9, 2006 Jun.
Artigo em Inglês | MEDLINE | ID: mdl-16111913

RESUMO

In this paper the influence of intensity clustering and shading correction on mutual information based image registration is studied. Instead of the generally used equidistant re-binning, we use k-means clustering in order to achieve a more natural binning of the intensity distribution. Secondly, image inhomogeneities occurring notably in MR images can have adverse effects on the registration. We use a shading correction method in order to reduce these effects. The method is validated on clinical MR, CT and PET images, as well as synthetic MR images. It is shown that by employing clustering with inhomogeneity correction the number of misregistrations is reduced without loss of accuracy thus increasing robustness as compared to the standard non-inhomogeneity corrected and equidistant binning based registration.


Assuntos
Algoritmos , Inteligência Artificial , Análise por Conglomerados , Interpretação de Imagem Assistida por Computador/métodos , Imageamento Tridimensional/métodos , Reconhecimento Automatizado de Padrão/métodos , Técnica de Subtração , Encéfalo/anatomia & histologia , Humanos , Aumento da Imagem/métodos , Armazenamento e Recuperação da Informação/métodos , Teoria da Informação , Reprodutibilidade dos Testes , Sensibilidade e Especificidade
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