Registration by Regression (RbR): a framework for interpretable and flexible atlas registration
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Gopinath, Karthik, Hu, Xiaoling, Hoffmann, Malte, Puonti, Oula, Iglesias, Juan Eugenio |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Hierarchical Uncertainty Estimation for Learning-based Registration in Neuroimaging
di: Hu, Xiaoling, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hu, Xiaoling, et al.
Pubblicazione: (2024)
Learning to Upscale 3D Segmentations in Neuroimaging
di: Hu, Xiaoling, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hu, Xiaoling, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learn2Synth: Learning Optimal Data Synthesis Using Hypergradients for Brain Image Segmentation
di: Hu, Xiaoling, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hu, Xiaoling, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Modality-agnostic Multi-task Foundation Model for Human Brain Imaging
di: Liu, Peirong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Peirong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Brain-ID: Learning Contrast-agnostic Anatomical Representations for Brain Imaging
di: Liu, Peirong, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Liu, Peirong, et al.
Pubblicazione: (2023)
Recon-all-clinical: Cortical surface reconstruction and analysis of heterogeneous clinical brain MRI
di: Gopinath, Karthik, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gopinath, Karthik, et al.
Pubblicazione: (2024)
P-Count: Persistence-based Counting of White Matter Hyperintensities in Brain MRI
di: Hu, Xiaoling, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hu, Xiaoling, et al.
Pubblicazione: (2024)
Conditional diffusion models for guided anomaly detection in brain images using fluid-driven anomaly randomization
di: Aguila, Ana Lawry, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Aguila, Ana Lawry, et al.
Pubblicazione: (2025)
Uncertainty Estimation for Pretrained Medical Image Registration Models via Transformation Equivariance
di: Tian, Lin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tian, Lin, et al.
Pubblicazione: (2025)
End-to-end Cortical Surface Reconstruction from Clinical Magnetic Resonance Images
di: Nielsen, Jesper Duemose, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nielsen, Jesper Duemose, et al.
Pubblicazione: (2025)
PEPSI: Pathology-Enhanced Pulse-Sequence-Invariant Representations for Brain MRI
di: Liu, Peirong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Peirong, et al.
Pubblicazione: (2024)
UNSURF: Uncertainty Quantification for Cortical Surface Reconstruction of Clinical Brain MRIs
di: Mehta, Raghav, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mehta, Raghav, et al.
Pubblicazione: (2025)
High-resolution segmentations of the hypothalamus and its subregions for training of segmentation models
di: Rodrigues, Livia, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Rodrigues, Livia, et al.
Pubblicazione: (2024)
H-SynEx: Using synthetic images and ultra-high resolution ex vivo MRI for hypothalamus subregion segmentation
di: Rodrigues, Livia, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Rodrigues, Livia, et al.
Pubblicazione: (2024)
JUMP: A joint multimodal registration pipeline for neuroimaging with minimal preprocessing
di: Casamitjana, Adria, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Casamitjana, Adria, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Lightweight Generative Model for Interpretable Subject-level Prediction
di: Mauri, Chiara, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Mauri, Chiara, et al.
Pubblicazione: (2023)
Deep generative priors for 3D brain analysis
di: Aguila, Ana Lawry, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Aguila, Ana Lawry, et al.
Pubblicazione: (2025)
JParc: Joint cortical surface parcellation with registration
di: Li, Jian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Jian, et al.
Pubblicazione: (2025)
From Low Field to High Value: Robust Cortical Mapping from Low-Field MRI
di: Gopinath, Karthik, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gopinath, Karthik, et al.
Pubblicazione: (2025)
Spatial regularisation for improved accuracy and interpretability in keypoint-based registration
di: Billot, Benjamin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Billot, Benjamin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning accurate rigid registration for longitudinal brain MRI from synthetic data
di: Fu, Jingru, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fu, Jingru, et al.
Pubblicazione: (2025)
Unsupervised training of keypoint-agnostic descriptors for flexible retinal image registration
di: Rivas-Villar, David, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Rivas-Villar, David, et al.
Pubblicazione: (2025)
Unified Brain Surface and Volume Registration
di: Abulnaga, S. Mazdak, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Abulnaga, S. Mazdak, et al.
Pubblicazione: (2025)
MATTER: Multiscale Attention for Registration Error Regression
di: Liu, Shipeng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Shipeng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Feed-forward Gaussian Registration for Head Avatar Creation and Editing
di: Prinzler, Malte, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Prinzler, Malte, et al.
Pubblicazione: (2026)
SAMIR, an efficient registration framework via robust feature learning from SAM
di: He, Yue, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: He, Yue, et al.
Pubblicazione: (2025)
Preliminary analysis of RGB-NIR Image Registration techniques for off-road forestry environments
di: Deoli, Pankaj, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Deoli, Pankaj, et al.
Pubblicazione: (2026)
Anatomy-aware and acquisition-agnostic joint registration with SynthMorph
di: Hoffmann, Malte, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Hoffmann, Malte, et al.
Pubblicazione: (2023)
NimbleReg: A light-weight deep-learning framework for diffeomorphic image registration
di: Legouhy, Antoine, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Legouhy, Antoine, et al.
Pubblicazione: (2025)
Domain-randomized deep learning for neuroimage analysis
di: Hoffmann, Malte
Pubblicazione: (2025)
di: Hoffmann, Malte
Pubblicazione: (2025)
One registration is worth two segmentations
di: Huang, Shiqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Huang, Shiqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
SingleStrip: learning skull-stripping from a single labeled example
di: Specktor-Fadida, Bella, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Specktor-Fadida, Bella, et al.
Pubblicazione: (2025)
Deep Learning-Based Direct Leaf Area Estimation using Two RGBD Datasets for Model Development
di: Jayasuriya, Namal, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jayasuriya, Namal, et al.
Pubblicazione: (2025)
an interpretable vision transformer framework for automated brain tumor classification
di: Mbonu, Chinedu Emmanuel, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Mbonu, Chinedu Emmanuel, et al.
Pubblicazione: (2026)
Learning Topological Representations for Deep Image Understanding
di: Hu, Xiaoling
Pubblicazione: (2024)
di: Hu, Xiaoling
Pubblicazione: (2024)
CTARR: A fast and robust method for identifying anatomical regions on CT images via atlas registration
di: Buddenkotte, Thomas, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Buddenkotte, Thomas, et al.
Pubblicazione: (2024)
Generating healthy counterfactuals with denoising diffusion bridge models
di: Aguila, Ana Lawry, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Aguila, Ana Lawry, et al.
Pubblicazione: (2025)
Regression-based Pelvic Pose Initialization for Fast and Robust 2D/3D Pelvis Registration
di: Suh, Yehyun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Suh, Yehyun, et al.
Pubblicazione: (2025)
SAME++: A Self-supervised Anatomical eMbeddings Enhanced medical image registration framework using stable sampling and regularized transformation
di: Tian, Lin, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Tian, Lin, et al.
Pubblicazione: (2023)
Encoder-Only Image Registration
di: Chen, Xiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Xiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Hierarchical Uncertainty Estimation for Learning-based Registration in Neuroimaging
di: Hu, Xiaoling, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Learning to Upscale 3D Segmentations in Neuroimaging
di: Hu, Xiaoling, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Learn2Synth: Learning Optimal Data Synthesis Using Hypergradients for Brain Image Segmentation
di: Hu, Xiaoling, et al.
Pubblicazione: (2024) -
A Modality-agnostic Multi-task Foundation Model for Human Brain Imaging
di: Liu, Peirong, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Brain-ID: Learning Contrast-agnostic Anatomical Representations for Brain Imaging
di: Liu, Peirong, et al.
Pubblicazione: (2023)