000112210 001__ 112210 000112210 005__ 20220510091957.0 000112210 037__ $$aTAZ-TFM-2022-024 000112210 041__ $$aeng 000112210 1001_ $$aRamón Júlvez, Ubaldo 000112210 24200 $$aLDDMM meets GANs: Generative Adversarial Networks for Diffeomorphic registration. 000112210 24500 $$aLDDMM y GANs: Redes Generativas Antagónicas para Registro Difeomorfico. 000112210 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2022 000112210 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ 000112210 520__ $$aEl Registro Difeomorfico de imágenes es un problema clave para muchas aplicaciones de la Anatomía Computacional. Tradicionalmente, el registro deformable de imagen ha sido formulado como un problema variacional, resoluble mediante costosos métodos de optimización numérica. En la última década, contribuciones en la forma de nuevos métodos basados en formulaciones tradicionales están decreciendo, mientras que más modelos basados en Aprendizaje profundo están siendo desarrollados para aprender registros deformables de imágenes. En este trabajo contribuimos a esta nueva corriente proponiendo un novedoso método LDDMM para registro difeomorfico de imágenes 3D, basado en redes generativas antagónicas. Combinamos las arquitecturas de generadores y discriminadores con mejores prestaciones en registro deformable con el paradigma LDDMM. Hemos implementado con éxito tres modelos para distintas parametrizaciones de difeomorfismos, los cuales demuestran resultados competitivos en comparación con métodos del estado del arte tanto tradicionales como basados en aprendizaje profundo.<br /> 000112210 521__ $$aMáster Universitario en Robótica, Gráficos y Visión por Computador 000112210 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons 000112210 700__ $$aMayordomo Cámara, Elvira$$edir. 000112210 700__ $$aHernández Giménez, Mónica$$edir. 000112210 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$bInformática e Ingeniería de Sistemas$$cLenguajes y Sistemas Informáticos 000112210 8560_ $$f696497@unizar.es 000112210 8564_ $$s3993370$$uhttps://zaguan.unizar.es/record/112210/files/TAZ-TFM-2022-024.pdf$$yMemoria (eng) 000112210 909CO $$ooai:zaguan.unizar.es:112210$$pdriver$$ptrabajos-fin-master 000112210 950__ $$a 000112210 951__ $$adeposita:2022-05-10 000112210 980__ $$aTAZ$$bTFM$$cEINA 000112210 999__ $$a20220128145920.CREATION_DATE