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机译:使用点对面对应模型进行稳健的多视图2-D / 3-D配准
Friedrich Alexander Univ Erlangen Nurnberg Pattern Recognit Lab D-91058 Erlangen Germany;
Siemens Healthineers AG D-91301 Forchheim Germany;
Friedrich Alexander Univ Erlangen Nurnberg Pattern Recognit Lab D-91058 Erlangen Germany|Grad Sch Adv Opt Technol D-91058 Erlangen Germany;
Robustness; X-ray imaging; Cameras; Motion estimation; Solid modeling; Feature extraction; Generators; Rigid 2-D; 3-D registration; multi-view; point-to-plane correspondence model; spine registration;
机译:使用点到平面对应关系学习强大的2-D / 3-D注册的注意模型
机译:使用点对面对应模型的动态2-D / 3-D刚性配准框架
机译:基于特征的单图像2-D–3-D配准的鲁棒性和准确性,无需进行图像引导干预
机译:将植入物模型的准确和鲁棒的2-D / 3-D配准用于单平面荧光检查
机译:板锚的承载力和响应分析:使用高级本构土模型进行的2-D和3-D建模。
机译:基于特征的单图像2-D–3-D配准的鲁棒性和准确性无需进行图像引导干预
机译:基于特征的单图像2-D-3-D注册的稳健性和准确性,无需图像引导干预的对应
机译:共享地震模型的二维和三维弹性建模