Abstract
In this paper we discuss image registration techniques with a focus on volume preserving constraints. These constraints can reduce the non-uniqueness of the registration problem significantly. Our implementation is based on a constrained optimization formulation. To solve the problem we use a variant of the Sequential Quadratic Programming method. Moreover, we present results on synthetic as well as on real-life data.
| Originalsprache | Englisch |
|---|---|
| Titel | Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention -- MICCAI 2004 |
| Redakteure/-innen | Christian Barillot, David R. Haynor, Pierre Hellier |
| Seitenumfang | 8 |
| Band | 3216 |
| Erscheinungsort | Berlin, Heidelberg |
| Herausgeber (Verlag) | Springer Berlin Heidelberg |
| Erscheinungsdatum | 01.09.2004 |
| Seiten | 591-598 |
| ISBN (Print) | 978-3-540-22976-6 |
| ISBN (elektronisch) | 978-3-540-30135-6 |
| DOIs | |
| Publikationsstatus | Veröffentlicht - 01.09.2004 |
| Veranstaltung | 7th International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention - Saint-Malo, Frankreich Dauer: 26.09.2004 → 29.09.2004 Konferenznummer: 64990 |
Fingerprint
Untersuchen Sie die Forschungsthemen von „Volume Preserving Image Registration“. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.Zitieren
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