Standardized evaluation methodology for 2-D-3-D registration

图像配准 计算机科学 金标准(测试) 人工智能 医学影像学 计算机视觉 互联网 医学物理学 图像(数学) 数学 医学 统计 万维网
作者
Everine B. van de Kraats,Graeme Penney,Dejan Tomaževič,Theo van Walsum,Wiro J. Niessen
出处
期刊:IEEE Transactions on Medical Imaging [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:24 (9): 1177-1189 被引量:195
标识
DOI:10.1109/tmi.2005.853240
摘要

In the past few years, a number of two-dimensional (2-D) to three-dimensional (3-D) (2-D-3-D) registration algorithms have been introduced. However, these methods have been developed and evaluated for specific applications, and have not been directly compared. Understanding and evaluating their performance is therefore an open and important issue. To address this challenge we introduce a standardized evaluation methodology, which can be used for all types of 2-D-3-D registration methods and for different applications and anatomies. Our evaluation methodology uses the calibrated geometry of a 3-D rotational X-ray (3DRX) imaging system (Philips Medical Systems, Best, The Netherlands) in combination with image-based 3-D-3-D registration for attaining a highly accurate gold standard for 2-D X-ray to 3-D MR/CT/3DRX registration. Furthermore, we propose standardized starting positions and failure criteria to allow future researchers to directly compare their methods. As an illustration, the proposed methodology has been used to evaluate the performance of two 2-D-3-D registration techniques, viz. a gradient-based and an intensity-based method, for images of the spine. The data and gold standard transformations are available on the internet (http://www.isi.uu.nl/Research/Databases/).
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
李爱国应助xyw采纳,获得10
1秒前
Joy完成签到,获得积分10
2秒前
糯米糍完成签到,获得积分10
5秒前
6秒前
7秒前
何吉民完成签到 ,获得积分10
8秒前
知性的绮兰完成签到,获得积分10
8秒前
yaya完成签到,获得积分20
10秒前
11秒前
科研通AI5应助科研通管家采纳,获得10
11秒前
山花浪漫应助科研通管家采纳,获得10
11秒前
SciGPT应助科研通管家采纳,获得10
11秒前
充电宝应助科研通管家采纳,获得10
11秒前
天天快乐应助科研通管家采纳,获得10
11秒前
英俊的铭应助科研通管家采纳,获得10
11秒前
图图应助科研通管家采纳,获得60
11秒前
山花浪漫应助科研通管家采纳,获得10
11秒前
FashionBoy应助科研通管家采纳,获得10
11秒前
科研通AI5应助科研通管家采纳,获得10
12秒前
大模型应助科研通管家采纳,获得10
12秒前
12秒前
12秒前
12秒前
JamesPei应助科研通管家采纳,获得10
12秒前
12秒前
12秒前
图图应助科研通管家采纳,获得30
12秒前
12秒前
孙千凝发布了新的文献求助10
13秒前
momi完成签到 ,获得积分10
13秒前
zzx发布了新的文献求助10
14秒前
14秒前
开朗雪巧完成签到,获得积分10
14秒前
14秒前
研友_LBKR9n完成签到,获得积分10
14秒前
科研通AI5应助yaya采纳,获得10
16秒前
hou完成签到 ,获得积分10
17秒前
18秒前
18秒前
20秒前
高分求助中
All the Birds of the World 4000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 3000
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 2000
Am Rande der Geschichte : mein Leben in China / Ruth Weiss 1500
CENTRAL BOOKS: A BRIEF HISTORY 1939 TO 1999 by Dave Cope 1000
Machine Learning Methods in Geoscience 1000
Resilience of a Nation: A History of the Military in Rwanda 888
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3737404
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3281212
关于积分的说明 10023771
捐赠科研通 2997969
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1644880
邀请新用户注册赠送积分活动 782390
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 749782