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分析“简单的”图像注册( Analysing Simple Image Registrations )
S Marsland RI Mclachlan R Zarre
随着时间的推移，生长和萎缩等过程引起的变化可以在一系列医学图像中看到，遵循形式跟随功能的假设。正如D Arcy Thompson在100多年前所假设的那样，这些行动中固有的变化模型可以帮助理解工作过程。我们考虑如何利用有限维平面李群（与一般的微分同态不同）来进行图像配准。所识别的变形可以描述为李代数中的点，从而使得诸如进化变化、生长和疾病变形等过程能够在线性空间中描述。选择合适的李群成为模型选择，可以通过模型选择进行选择；奥卡姆的剃刀建议具有最小数目的参数（汤普森称之为“简单变换”）的组是首选的。我们用Thompson的三种有蹄类哺乳动物的大炮骨和一组人类头骨发育的轮廓曲线来证明我们的方法，并取得了很好的结果。
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