【摘 要】
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经典的demons算法利用参考图像的梯度信息作为配准的驱动力来配准图像,但是只适用于小形变配准,对于大形变配准效果并不理想,且存在收敛速度慢的问题,active demons算法在demons算法基础上加入了浮动图像的灰度梯度信息,加快了图像的收敛速度,并且对于大形变图像配准同样适用,可是拓扑结构容易发生改变.本文在基于变参数active demons算法基础上做改进,通过引入惯性系数b,提出基于
【机 构】
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河北大学电子信息工程学院,河北省数字医疗工程重点实验室,河北省机器视觉中心,河北大学附属医院CT-MRI诊断科
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(2014000000,61401308,61572063),河北省自然科学基金资助项目(F2020201025,H2020201021)。
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经典的demons算法利用参考图像的梯度信息作为配准的驱动力来配准图像,但是只适用于小形变配准,对于大形变配准效果并不理想,且存在收敛速度慢的问题,active demons算法在demons算法基础上加入了浮动图像的灰度梯度信息,加快了图像的收敛速度,并且对于大形变图像配准同样适用,可是拓扑结构容易发生改变.本文在基于变参数active demons算法基础上做改进,通过引入惯性系数b,提出基于变惯性系数active demons算法的DTI多通道配准,将变参数active demons的改进算法
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摘 要：对于设计寿命之前很少失效，设计寿命之后失效比例大幅增加的一类存储产品，其寿命变量用ZZ分布来描述较为合适。基于逐次定数截尾样本，首先利用泰勒展式将似然函数中的非线性部分转化为线性表达，使似然方程可解，进而得到参数的近似极大似然估计。其次，运用最佳线性无偏估计法，给出了参数无偏估计的一般解析表达式，同时针对两种特殊逐次定数截尾样本，进一步化简了估计的表达形式，且为便于使用，给出了计算所需数表
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学校评估是教育管理一个很重要的方面,那么时下学校评估应从何入手呢?笔者认为要着重把握以下七个方面.
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