【摘 要】
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图像配准指的是寻找两个或多个图像之间的映射关系,医学图像配准在疾病诊断、手术引导和疾病治疗跟踪等方面具有重要应用价值,如何精确、高效地配准医学图像已成为一个急需解决的课题.近些年来,基于深度学习的医学图像配准方法逐渐崭露头角,一定程度上克服了传统的配准方法上适用范围窄、计算速度不够快等瓶颈.本文将深入地介绍基于深度学习的医学图像配准现状和现存的配准方法技术.本文首先介绍3类基于深度学习的图像配准方
【机 构】
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广西大学计算机与电子信息学院,广西多媒体通信与网络技术重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61861004,61762007)资助,广西自然科学基金项目(2017GXNSFAA198267,2017GXNSFAA198269)资助。
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图像配准指的是寻找两个或多个图像之间的映射关系,医学图像配准在疾病诊断、手术引导和疾病治疗跟踪等方面具有重要应用价值,如何精确、高效地配准医学图像已成为一个急需解决的课题.近些年来,基于深度学习的医学图像配准方法逐渐崭露头角,一定程度上克服了传统的配准方法上适用范围窄、计算速度不够快等瓶颈.本文将深入地介绍基于深度学习的医学图像配准现状和现存的配准方法技术.本文首先介绍3类基于深度学习的图像配准方法,包括监督变换估计、无监督变换估计和使用生成对抗网络的配准方法;然后在两个主流数据集上对一些常见的配准
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