多模态信息融合

Deformable Medical Image Registration with KAN-based Implicit Neural Representations

基于KAN的隐式神经表示的可变形医学图像配准

Nikita Drozdov, Marat Zinovev, Dmitry Sorokin

机构 * Lomonosov Moscow State University（罗蒙诺索夫莫斯科国立大学） 纠错

专题命中 医学影像融合 ：multi-modal fusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出基于KAN的INR框架KAN-IDIR与RandKAN-IDIR，用于无需数据集级训练的逐对优化可变形医学图像配准，在多模态医学图像上实现高准确性、低开销与稳定性，适用于临床研究。

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Dual IMU System for Accurate Gastrointestinal Motility Tracking

用于精确胃肠道动力跟踪的双IMU系统

Ziyao Zhou, Boyan Li, Chenyang Ren, Tiancheng Cao, Dawei Wang, Hen-Wei Huang

专题命中 机器人多传感器融合 ：sensor fusion(abstract)；分类 eess.SP

AI总结 该研究针对单IMU系统易受伪影干扰的问题，提出双IMU系统，结合传感器融合算法可有效区分胃肠道动力与身体运动，实现精确胃肠道动力跟踪。