非剛体ICPにおける統計形状モデルの表現性能(テーマセッション5 レジストレーション,計算解剖モデルとその診断・治療支援への応用,医用画像一般)

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概要

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非剛体ICP(NICP)は曲面モデルをターゲットへと、それらの残差を最小化することにより位置合わせする。その際、曲面の剛性を表す正則化をおこなう。この正則化は、線形形状モデルより導出することができる。著者らは、この線形形状モデルを、学習データより構築した統計形状モデルに置き換え、NICPを頑健化するとともに位置合わせの性能を向上させた。本稿では、通常のNICPにおいて陰に用いられている線形形状モデルと、学習データより構築される統計形状モデルの、generalization abilityとspecificityを定量評価した。その結果、これら二つのモデルの違いはそれほど大きくなく、コスト関数における正則化項の係数の大小が重要な役割を果たしていることが分かったので報告する。
2013-01-17

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