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LieMorph: Transformer-based Image Registration Using Flows on Lie Groups

Abstract

We propose a data-driven approach for deformable image registration that extends the TransMorph architecture with a module based on the flow equation formulated on matrix fields. Choosing a suitable Lie group allows us to precisely control components of the deformation that should be ignored by the regularization and provides a powerful plug-in replacement for the deformation field generator in learning-based methods. Combined with the TransMorph architecture, our method performs favorably on the IXI and OASIS datasets. Our implementation is available at https://github.com/sennhoj321/Liemorph.
OriginalspracheEnglisch
Seitenumfang12
PublikationsstatusVeröffentlicht - 2025
VeranstaltungThe 36th British Machine Vision Conference (BMVC) - Cutler's Hall, Sheffield, Sheffield, Großbritannien / Vereinigtes Königreich
Dauer: 24.11.202527.11.2025
https://bmvc2025.bmva.org

Tagung, Konferenz, Kongress

Tagung, Konferenz, KongressThe 36th British Machine Vision Conference (BMVC)
KurztitelBMVC 2025
Land/GebietGroßbritannien / Vereinigtes Königreich
OrtSheffield
Zeitraum24.11.2527.11.25
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UN SDGs

Dieser Output leistet einen Beitrag zu folgendem(n) Ziel(en) für nachhaltige Entwicklung

  1. SDG 9 – Industrie, Innovation und Infrastruktur
    SDG 9 – Industrie, Innovation und Infrastruktur

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