Evaluation of a fully automatic medical image registration algorithm based on mutual information

Registration is a fundamental task in image processing. Its purpose is to find a geometrical transformation that relates the points of an image to their corresponding points of another image. Many registration algorithms have been proposed in the past decade. We present a fast, fully automatic algorithm that is capable of solving rigid-body registration of 3D images of the human brain where the images are taken by different imaging devices. We joined the Retrospective Registration Evaluation Project conducted by Vanderbilt University, USA. The evaluations of our results show that our method has the potential to produce satisfactory results, but visual inspection is necessary to guard against large errors

Affine matching of two sets of points in arbitrary dimensions

In many applications of computer vision, image processing, and remotely sensed data processing, an appropriate matching of two sets of points is required. Our approach assumes one-to-one correspondence between these sets and finds the optimal global affine transformation that matches them. The suggested method can be used in arbitrary dimensions. A sufficient existence condition for a unique transformation is given and proven

Alakzatok lineáris deformációinak becslése és orvosi alkalmazásai = Estimation of Linear Shape Deformations and its Medical Applications

A projekt fő eredménye egy általánosan használható, teljesen automatikus alakzat regisztrációs módszer, amely az alábbi tulajdonságokkal rendelkezik: • nincs szükség pontmegfeleltetésekre illetve iteratív optimalizáló algoritmusokra; • képes 2D lineáris és (invertálható) projektív deformációk, valamint 3D affin deformációk meghatározására; • robusztus a geometriai és szegmentálási hibákra; • lineáris időkomplexitású, ami lehetővé teszi nagy felbontású képek közel valós idejű illesztését. Publikusan elérhetővé tettünk 3 demó programot, amelyek a 2D és 3D affin, valamint síkhomográfia regisztrációs algoritmusainkat implementálják. Továbbá kifejlesztettünk egy prototípus szoftvert csípőprotézis röntgenképek illesztésére, amit átadtunk a projektben közreműködő radiológusoknak további felhasználásra. Az eredményeinket a terület vezető konferenciáin ( pl. ICCV, ECCV) illetve vezető folyóiratokban (pl. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Pattern Recognition). A projekten dolgozó egyik MSc hallgató második helyezést ért el az OTDK-n. Domokos Csaba PhD fokozatot szerzett, továbbá munkáját Kuba Attila díjjal ismerte el a Képfeldolgozók és Alakfelismerők Társasága. A projekt eredményeiről részletesebb információ a projekt honlapokon található: • http://www.inf.u-szeged.hu/ipcg/projects/AFFSHAPE.html • http://www.inf.u-szeged.hu/ipcg/projects/AffinePuzzle.html • http://www.inf.u-szeged.hu/ipcg/projects/diffeoshape.html | The main achievement of the project is a fully functional automatic shape registration method with the following properties: • it doesn’t need established point correspondences nor the use of iterative optimization algorithms; • capable of recovering 2D linear and (invertible) projective shape deformations as well as affine distortions of 3D shapes; • robust in the presence of geometric noise and segmentation errors; • has a linear time complexity allowing near real-time registration of high resolution images. 3 demo programs are publicly available implementing our affine 2D, 3D and planar homography registration algorithms. Furthermore, we have developed a prototype software for aligning hip prosthesis X-ray images, which has been transfered to collaborating radiologists for further exploitation. Our results have been presented at top conferences (e.g. ICCV, ECCV) and in leading journals (e.g. IEEE Trans. on Patt. Anal. & Mach. Intell., Patt. Rec.). An MSc student working on the project received the second price of the National Scientific Student Conference. Csaba Domokos obtained his PhD degree and his work has been awarded the Attila Kuba Prize of the Hungarian Association for Image Processing and Pattern Recognition. More details about our results can be found at: • http://www.inf.u-szeged.hu/ipcg/projects/AFFSHAPE.html • http://www.inf.u-szeged.hu/ipcg/projects/AffinePuzzle.html • http://www.inf.u-szeged.hu/ipcg/projects/diffeoshape.htm

Végső mentsvár: Az Európai Központi Bank tartós szerepvállalása az euroövezeti bankrendszer devizalikviditási zavarainak kezelésében

A globális pénzügyi válság kirobbanását megelőzően a kulcsdevizák nemzetközi bankközi piaca beszűkült, és a piac szereplői egyre gyakrabban szembesültek devizalikviditási zavarokkal. A roblémát elsőként az amerikai Federal Reserve 2007 decemberét követően más meghatározó jegybankokkal kötött devizaswap-megállapodások sorozatával kívánta kezelni. Bár ezeket az intézkedéseket kezdetben átmenetinek tekintették, mind a mai napig jelen vannak a vezető jegybankok, és így az Európai Központi Bank gyakorlatában is. A jegybankközi devizaswap-megállapodások lehetővé teszik, hogy szükség esetén egyfajta „végső mentsvárként”, a piacon érvényesülő kondícióknál kedvezőbb feltételek mellett biztosítsák a megfelelő mértékű devizalikviditást a bankrendszer számára. Tanulmányunkban az Európai Központi Bank által az euroövezeti bankrendszer számára rendelkezésre bocsátott devizalikviditás iránti igény alakulását vizsgáltuk 2007 és 2019 között, negyedéves adatokon, vektor-autoregresszió segítségével. Megállapítottuk, hogy a dollárban denominált devizaforrás kihelyezése az EKB tenderein leginkább abban az esetben nő meg, ha a bankrendszer nem képes piaci alapon nemzetközi forrást bevonni, amikor a dollárpiaci feszültségek nőnek, illetve ha az eszköz-arányos eredményük romlik