【摘 要】
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医学图像配准是医学图像处理（病灶识别、分割）的基础,在图像引导放射治疗、肿瘤检测生长、器官图谱生成等领域有重要应用.基于迭代优化的传统配准技术已经发展成熟,但是配准速度慢,极大地限制了医学图像配准的实时性和有效性.因而,近些年越来越多的学者开始用深度学习方法研究医学图像问题,获得了优于传统算法的效果.其中,无监督神经网络在医学图像配准的过程中极大地提高了配准速度和配准精度,同时缓解了医学图像数据集
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医学图像配准是医学图像处理（病灶识别、分割）的基础,在图像引导放射治疗、肿瘤检测生长、器官图谱生成等领域有重要应用.基于迭代优化的传统配准技术已经发展成熟,但是配准速度慢,极大地限制了医学图像配准的实时性和有效性.因而,近些年越来越多的学者开始用深度学习方法研究医学图像问题,获得了优于传统算法的效果.其中,无监督神经网络在医学图像配准的过程中极大地提高了配准速度和配准精度,同时缓解了医学图像数据集标注信息稀缺的问题.本文提出了基于深度学习方法的新算法来解决医学图像配准问题,创新点主要有:提出了多尺度的级联递归网络结构;增加循环一致性损失.首先,本文构建了由一个仿射子网络和五个可变形子网络组成的配准网络.在配准任务中,利用级联递归网络,通过分步递归,逐步对齐的方式,将大位移的变形场分解为多个小位移的变形场,降低了配准难度.由于顶部可变形子网络和底部可变形子网络所关注的信息不同,本文对不同的可变形子网络采用不完全相同的结构,从而有针对性地学习多尺度信息.本文借鉴全尺度连接的UNet3+的思想,针对顶部可变形子网络,在上采样过程中增加全局特征以适用全局信息的对齐;针对底部可变形子网络,增加不同尺度特征图之间的跳跃连接,以减少下采样过程中的信息丢失.从而使网络同时学习到全局信息和局部信息,配准效果得到了提升.其次,针对图像配准中普遍存在的图像折叠问题,本文对上述网络结构构造出一个循环的配准任务来解决变形场产生的不平滑问题,同时增加循环一致性损失来保证变形场的可逆性,进而提高配准精度.实验证明,本文的网络模型在配准精度和速度上都表现的更优秀.
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