为什么需要离散优化(discrete optimization)?

2023-10-20 14:58

本文主要是介绍为什么需要离散优化(discrete optimization)?,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

一、MRF-based deformable registration and ventilation estimation of lung CT

1. Introduction:

A. Large motion of small features

Motion within the lungs can often be larger than the scale of the features (vessels and airways). This may cause a registration algorithm to get trapped in a local minimum, and may lead to an erroneous registration. Local minima are frequently encountered in lung registration.

An approach to avoid local minima is the use of discrete optimisation, which is usually formulated on a Markov random field (MRF). Discrete optimisation offers numerous advantages, in particular a greater control over the displacement space, to overcome these limitations.

深度学习方法在大变形配准下表现很差,比如肺部的呼吸运动导致的大变形往往比深度学习提取的特征(比如血管和气道)要大,这时候深度学习就容易陷入局部最优的陷阱。

一个避免局部最优陷阱的方法就是使用基于马尔可夫随机场的离散优化方法。

作者提出了一种密集随机采样方法,使用一个带规则控制点网格的参数 B-spline 变换模型。假设以控制点为中心的非重叠立方体中的体素以相同的平移向量移动。为了降低相似度损失的计算复杂性,只对一个立方体中所有体素的随机样本进行计算。

基于离散优化的可变形配准通常表示为马尔可夫随机场(MRF)标记。在他们的参数化的图像配准框架中,定义了一个图,其中节点 p 对应于均匀 B-spline 中的控制点,每个节点有一组标签 f p f_p fp,对应于离散位移。

他们的相似度损失函数度量一个控制点 p 周围的体素以及另一幅图上相同控制点的位置的体素的相似度,控制点 p 内的体素的位移 f p f_p fp 不会受周围的控制点内的体素影响。

配准的流程
1

离散控制点组成的最小生成树
2

利用普利姆算法,我们可以快速找到给定一组节点 p 和边 e 的唯一 MST

作者预计,在三维位移空间上进行完全采样是不必要的,为了达到 SOTA 的结果,减少标签和内存的使用将导致更广泛地采用离散 DLIR。

这篇关于为什么需要离散优化(discrete optimization)?的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/247828

相关文章

MySQL深分页进行性能优化的常见方法

《MySQL深分页进行性能优化的常见方法》在Web应用中,分页查询是数据库操作中的常见需求,然而,在面对大型数据集时,深分页(deeppagination)却成为了性能优化的一个挑战,在本文中,我们将... 目录引言:深分页,真的只是“翻页慢”那么简单吗?一、背景介绍二、深分页的性能问题三、业务场景分析四、

Linux进程CPU绑定优化与实践过程

《Linux进程CPU绑定优化与实践过程》Linux支持进程绑定至特定CPU核心,通过sched_setaffinity系统调用和taskset工具实现,优化缓存效率与上下文切换,提升多核计算性能,适... 目录1. 多核处理器及并行计算概念1.1 多核处理器架构概述1.2 并行计算的含义及重要性1.3 并

MyBatisPlus如何优化千万级数据的CRUD

《MyBatisPlus如何优化千万级数据的CRUD》最近负责的一个项目,数据库表量级破千万,每次执行CRUD都像走钢丝,稍有不慎就引起数据库报警,本文就结合这个项目的实战经验,聊聊MyBatisPl... 目录背景一、MyBATis Plus 简介二、千万级数据的挑战三、优化 CRUD 的关键策略1. 查

SpringBoot中HTTP连接池的配置与优化

《SpringBoot中HTTP连接池的配置与优化》这篇文章主要为大家详细介绍了SpringBoot中HTTP连接池的配置与优化的相关知识,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一... 目录一、HTTP连接池的核心价值二、Spring Boot集成方案方案1:Apache HttpCl

PyTorch高级特性与性能优化方式

《PyTorch高级特性与性能优化方式》:本文主要介绍PyTorch高级特性与性能优化方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录一、自动化机制1.自动微分机制2.动态计算图二、性能优化1.内存管理2.GPU加速3.多GPU训练三、分布式训练1.分布式数据

MySQL中like模糊查询的优化方案

《MySQL中like模糊查询的优化方案》在MySQL中,like模糊查询是一种常用的查询方式,但在某些情况下可能会导致性能问题,本文将介绍八种优化MySQL中like模糊查询的方法,需要的朋友可以参... 目录1. 避免以通配符开头的查询2. 使用全文索引(Full-text Index)3. 使用前缀索

C#实现高性能Excel百万数据导出优化实战指南

《C#实现高性能Excel百万数据导出优化实战指南》在日常工作中,Excel数据导出是一个常见的需求,然而,当数据量较大时,性能和内存问题往往会成为限制导出效率的瓶颈,下面我们看看C#如何结合EPPl... 目录一、技术方案核心对比二、各方案选型建议三、性能对比数据四、核心代码实现1. MiniExcel

使用easy connect之后,maven无法使用,原来需要配置-Djava.net.preferIPv4Stack=true问题

《使用easyconnect之后,maven无法使用,原来需要配置-Djava.net.preferIPv4Stack=true问题》:本文主要介绍使用easyconnect之后,maven无法... 目录使用easGWowCy connect之后,maven无法使用,原来需要配置-DJava.net.pr

MySQL索引的优化之LIKE模糊查询功能实现

《MySQL索引的优化之LIKE模糊查询功能实现》:本文主要介绍MySQL索引的优化之LIKE模糊查询功能实现,本文通过示例代码给大家介绍的非常详细,感兴趣的朋友一起看看吧... 目录一、前缀匹配优化二、后缀匹配优化三、中间匹配优化四、覆盖索引优化五、减少查询范围六、避免通配符开头七、使用外部搜索引擎八、分

Python通过模块化开发优化代码的技巧分享

《Python通过模块化开发优化代码的技巧分享》模块化开发就是把代码拆成一个个“零件”,该封装封装,该拆分拆分,下面小编就来和大家简单聊聊python如何用模块化开发进行代码优化吧... 目录什么是模块化开发如何拆分代码改进版:拆分成模块让模块更强大:使用 __init__.py你一定会遇到的问题模www.