研究目的
开发一种利用流形对齐重建高分辨率医学图像的流程，在加权流形对齐及采用波核特征进行无监督对齐方面作出贡献。
研究成果
加权流形对齐方案与波核特征签名的运用，提升了医学图像配准的质量与一致性，在有监督和无监督场景中均优于现有最先进方法。该方案尤其适用于数据质量参差的医学影像应用。
研究不足
该方法假设在无监督情况下数据集具有相同数量的数据点；对于规模差异显著的数据集，其处理方式尚未得到稳健解决。最优权重策略因应用而异，且未实现完全自动化。
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使用波核特征进行加权流形对齐以匹配医学图像数据集
DOI：10.1109/TPAMI.2019.2891600
期刊：IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence
出版年份：2019
更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要：
流形对齐（MA）是一种将多个高维数据集映射到共享低维空间的技术。我们开发了一套利用MA重建高分辨率医学图像的流程，并提出两项关键贡献：首先，我们设计了一种新型MA方案，该方案能对每个高维数据集进行差异化加权，从而避免噪声较多或信息量较低的数据污染对齐后的嵌入空间。实验表明，这种改进方法在监督式和非监督式MA问题中均能提升性能；其次，在非监督式MA场景中，我们采用波核特征作为图描述符，发现其显著优于当前最先进方法，且比现有方法重建出质量更高的磁共振体数据。
作者：
James R. Clough，Daniel R. Balfour，Gast?o Cruz，Paul K. Marsden，Claudia Prieto，Andrew J. Reader，Andrew P. King
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