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zhongniuniu / PAMRFuse

Unsupervised fusion of misaligned PAT and MRI images via mutually reinforcing cross-modality image generation and registration
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关于代码适用问题 #4

Open yaoliu0803 opened 5 months ago

yaoliu0803 commented 5 months ago

作者您好，关于您的研究部分，我有以下几个问题： 1.如果未配准的图像本身存在很大的位置偏移，在弹性配准前是否需要先使用传统方法进行刚性配准？ 2.该方法是否适用于二维图像的配准上？

zhongniuniu commented 5 months ago

你好，感谢对我们工作的关注。 1、对于未配准的图像有很大的错位，在能够保证传统方法刚性配准的性能基础上，我们是建议使用传统方法刚性配准进行预处理的，这会缓解弹性配准部分的难度。 2、是的，我们工作的方法适用于二维图像的配准。

yaoliu0803 commented 5 months ago

感谢您的回复！1.另外关于配准数据的输入格式问题，请问输入的数据格式必须是.npy的吗？输入是否可以为3通道的图像格式？ 2.您提供的PAMRFuse训练权重百度网盘链接已失效，能否重新更新链接？谢谢

zhongniuniu commented 5 months ago

1、对于训练输入数据格式，请尽量按照我们代码所要求的格式进行制作。对于其他格式我们认为是可行的，但需要对代码相应部分做出修改。 2、已更新，PAMRFuse训练权重百度网盘链接： 链接：https://pan.baidu.com/s/12HwBowYwk5NY4Yr2HCdL4g?pwd=bj9i 提取码：bj9i

yaoliu0803 commented 5 months ago

再次感谢您的回复！请问作者在论文中使用相应评估指标代码能否提供？例如MI和NMI等。谢谢

zhongniuniu commented 5 months ago

谢谢你对我们研究的关注和兴趣。关于评估指标的代码，例如 MI 和 NMI，这些指标的实现相对比较常见和简单，网络上有许多公开的资源和文档可以参考。如果你遇到具体的问题或需要一些指引，我们很乐意提供一些建议和方向。希望你能理解，谢谢！