Jan, 2018

无需训练数据的基于自监督全卷积网络的非刚性图像配准

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TL;DR本文提出了一种新型的基于卷积神经网络的非刚性图像配准算法，通过优化和学习不同尺度下的空间变换以及卷积神经网络，实现了对 3D 结构脑磁共振图像更好的配准效果。
non-rigid image registrationfully convolutional networksdeep learningspatial transformationsbrain magnetic resonance images
发现论文，激发创造
  • 使用深度自监督全卷积网络进行非刚性图像配准

    本文提出了一种基于全卷积网络优化并学习图像之间空间变换的新型非刚性图像配准算法，实现了多分辨率下空间变换和网络学习的联合优化，并且在注册 3D 结构性脑磁共振（MR）图像方面表现比最先进的图像配准算法更好。

    Sep, 2017

  • 可变形医学图像配准的无监督学习模型

    本文提出了一种基于学习的算法，用于变形、两两匹配的三维医学图像注册，通过使用卷积神经网络（CNN）模型并利用一个空间变换层，从而实现快速计算新的扫描成像时的配准场，且无需监督信息。我们可以在不破坏匹配场平滑性的前提下，底层地在一张图像中重构另一张图像，并在实践中将其速度提高数个数量级以上，从而有望显著加速医学图像分析和处理管道的速度，同时促进学习医学图像配准及其应用的新方向。

    Feb, 2018

  • 卷积神经网络实现端到端无监督可变形图像配准

    本文提出了一种卷积神经网络的深度学习应用，利用无监督优化相似度指标完成非迭代式的图像配准，具备传统配准方法一样高的精度，且实现时间大幅度缩短。

    Apr, 2017

  • 无监督学习快速概率形变配准

    本文提出了一种基于概率生成模型和卷积神经网络的非监督学习方法，实现了高效且拓扑保持的形变配准，同时得到了不确定性估计。

    May, 2018

  • 多模态图像配准的弱监督卷积神经网络

    本文提出了一种基于卷积神经网络的方法，借助高水平结构对应信息（即解剖标记）推测像素变化，从而实现多模态图像对齐。结果表明，该方法具有广泛的适用性，可在训练过程中利用各种不同类型的解剖标记，并能实现实时自动化、无需标记或初始化的三维图像对齐。

    Jul, 2018

  • 一种用于非监督仿射和可变形图像配准的深度学习框架

    通过使用深度学习，我们提出了一种无需预定义注册示例的机制来进行医学图像分析中的图像注册，包括仿射和可变形图像注册，性能可与传统图像注册相当，但速度快了几个数量级。

    Sep, 2018

  • 使用卷积神经网络进行快速对称形变图像配准

    本研究提出了一种新颖、高效的非监督对称图像配准方法，通过在微分同胚映射空间内最大化图像之间的相似度，同时估计正向和反向变换来实现高精度的配准，同时保持所需的微分同胚特性。

    Mar, 2020

  • 具有条件变形卷积神经网络的图像配准

    本文提出一种用于深度可变形图像配准的新的有条件图像配准方法和自监督学习范式，通过学习与正则化超参数相关的条件特征，论文证明了单个深度卷积神经网络能够捕捉任意超参数的最优解，并且所得到的变形场平滑度可以在推理过程中以任意强度已调，大规模脑 MRI 数据集的丰富实验结果表明，该方法可实现对变形场平滑度的精确控制，同时不会牺牲运行时间的优势或配准准确性。

    Jun, 2021

  • 循环一致卷积神经网络无监督可形变图像配准

    本文介绍了一种基于深度神经网络和循环一致性的非监督医学图像配准方法，通过实验表明该方法能够在几秒钟内提供非常精确的三维图像配准，从而更准确地估计癌症大小。

    Jul, 2019

  • 通过优化引导的循环自训练实现无监督三维配准

    本篇论文提出了一种基于自我训练的自监督学习方法，利用可微分的基于特征的优化器进行无监督匹配，通过不断迭代学习，得到更精确的结果，并在腹部和肺部配准方面实验表现比基于度量的监视方法更好，超越了各种最先进的竞争方法。

    Jun, 2023