Alakzatok lineáris deformációinak becslése és orvosi alkalmazásai = Estimation of Linear Shape Deformations and its Medical Applications

Kató, Zoltán and Domokos, Csaba and Tanács, Attila (2013) Alakzatok lineáris deformációinak becslése és orvosi alkalmazásai = Estimation of Linear Shape Deformations and its Medical Applications. Project Report. OTKA.

Preview

PDF 75637_ZJ1.pdf Download (999kB) | Preview

Abstract

A projekt fő eredménye egy általánosan használható, teljesen automatikus alakzat regisztrációs módszer, amely az alábbi tulajdonságokkal rendelkezik: • nincs szükség pontmegfeleltetésekre illetve iteratív optimalizáló algoritmusokra; • képes 2D lineáris és (invertálható) projektív deformációk, valamint 3D affin deformációk meghatározására; • robusztus a geometriai és szegmentálási hibákra; • lineáris időkomplexitású, ami lehetővé teszi nagy felbontású képek közel valós idejű illesztését. Publikusan elérhetővé tettünk 3 demó programot, amelyek a 2D és 3D affin, valamint síkhomográfia regisztrációs algoritmusainkat implementálják. Továbbá kifejlesztettünk egy prototípus szoftvert csípőprotézis röntgenképek illesztésére, amit átadtunk a projektben közreműködő radiológusoknak további felhasználásra. Az eredményeinket a terület vezető konferenciáin ( pl. ICCV, ECCV) illetve vezető folyóiratokban (pl. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Pattern Recognition). A projekten dolgozó egyik MSc hallgató második helyezést ért el az OTDK-n. Domokos Csaba PhD fokozatot szerzett, továbbá munkáját Kuba Attila díjjal ismerte el a Képfeldolgozók és Alakfelismerők Társasága. A projekt eredményeiről részletesebb információ a projekt honlapokon található: • http://www.inf.u-szeged.hu/ipcg/projects/AFFSHAPE.html • http://www.inf.u-szeged.hu/ipcg/projects/AffinePuzzle.html • http://www.inf.u-szeged.hu/ipcg/projects/diffeoshape.html | The main achievement of the project is a fully functional automatic shape registration method with the following properties: • it doesn’t need established point correspondences nor the use of iterative optimization algorithms; • capable of recovering 2D linear and (invertible) projective shape deformations as well as affine distortions of 3D shapes; • robust in the presence of geometric noise and segmentation errors; • has a linear time complexity allowing near real-time registration of high resolution images. 3 demo programs are publicly available implementing our affine 2D, 3D and planar homography registration algorithms. Furthermore, we have developed a prototype software for aligning hip prosthesis X-ray images, which has been transfered to collaborating radiologists for further exploitation. Our results have been presented at top conferences (e.g. ICCV, ECCV) and in leading journals (e.g. IEEE Trans. on Patt. Anal. & Mach. Intell., Patt. Rec.). An MSc student working on the project received the second price of the National Scientific Student Conference. Csaba Domokos obtained his PhD degree and his work has been awarded the Attila Kuba Prize of the Hungarian Association for Image Processing and Pattern Recognition. More details about our results can be found at: • http://www.inf.u-szeged.hu/ipcg/projects/AFFSHAPE.html • http://www.inf.u-szeged.hu/ipcg/projects/AffinePuzzle.html • http://www.inf.u-szeged.hu/ipcg/projects/diffeoshape.html

Actions (login required)

Edit Item