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Joint segmentation and groupwise registration of cardiac DCE MRI using sparse data representations

机译:使用稀疏数据表示法对心脏DCE MRI进行关节分割和分组登记

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摘要

We propose a joint registration and segmentation method for cardiac perfusion images using robust PCA (RPCA) to decompose the time series into a low rank and sparse component. Registration maximizes the smoothness of the intensity signal in the low rank component. Segmentation minimizes the sparse component's pixel intensity difference with other pixels having the same label. B-splines are used to combine the registration and segmentation costs. Tests on real patient datasets show the improved registration and segmentation accuracy over conventional methods that perform them separately.
机译:我们提出了一种使用鲁棒PCA(RPCA)对心脏灌注图像进行联合配准和分割的方法,以将时间序列分解为低秩和稀疏分量。配准使低秩分量中强度信号的平滑度最大化。与具有相同标签的其他像素相比,分割可以最大程度地减少稀疏分量的像素强度差异。 B样条曲线用于组合配准和分段成本。对真实患者数据集的测试显示,与分别执行常规数据集的传统方法相比,该方法提高了配准和分割精度。

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