TMM

[测试版] 免责声明：这项工作正在进行中。在与我们的团队联系之前，请查看我们的常见问题解答：https://docs.google.com/document/d/1yzhUcQpGrr29irGv9Gf6bSBzdBWit2tRDqss1w10KWY/edit?usp=sharing。您可以从以下链接下载Materials文件夹：https://drive.google.com/drive/folders/1ikswt5IOWSVEU0FWYlNlsGduHaXajFAw?usp=sharing。将Materials文件夹置于其他下载文件的相同路径或文件夹中。我们将薄膜的几何形状建模为半无限薄

如果你在医学图像时遇到配准问题，这个方法挺值得关注的。它基于学生的 t 混合模型（TMM），能够大规模异常值，适用于大多数医学图像配准任务。尤其是在解剖形状的自动对齐和建立统计形状模型（SSM）方面表现相当不错。你知道，多图像分割工具会产生不同比例的异常值，这个方法能够稳妥地对齐形状，避免了多配准过程中常见的麻烦。并且，使用了多分辨率配准（mrTMM）技术，效果更加精准，尤其是在复杂形态和变化较大的图像中，表现得尤为稳定。它可以广泛应用于医学影像的自动分割、标注，甚至是构建更高质量的统计形状模型。如果你在这方面有需求，试试这个方法吧，会给你带来不小的惊喜。