May, 2018

用对抗性变形正则化训练图像配准神经网络

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TL;DR该研究提出了使用对抗学习的方法，在代替传统的位移平滑测量方法的同时，利用生物力学模拟来规范弱监督的标签驱动的图像配准网络，以配准前期磁共振成像（MRI）和三维术中经直肠超声成像（TRUS）。研究表明，该方法可以帮助预测具有物理合理性的变形，而不需要用到其他平滑度惩罚。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 基于标签驱动的弱监督学习用于多模态变形图像配准

    采用标签驱动式表达，利用卷积神经网络的密集位移场，通过最小化变形移动标签和固定标签的交叉熵函数，使医学图像的标志物在不同模态之间匹配，改进了医学图像的对齐性。

    Nov, 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

  • 生成对抗式注册方法用于改进条件变形模板

    通过在生成敌对式登录框架中利用灵活的图像协变量 - 使得移动的模板更真实，作者重新制定了可变形模板，以获得更好的特异性和适应性，该模板能更好地拟合潜在的群体空间 - 时间趋势，并使解剖学结构更容易划分。

    May, 2021

  • 图像配准度量学习

    本文介绍了一种利用深度学习优化图像配准的方法，通过学习一个适应性正则化程序来控制变换的规则性，从而实现更好的结果输出。

    Apr, 2019

  • 基于概率密集位移网络缩小深度与传统图像配准之间的差距

    提出了一种基于概率密度优化和深度学习的非线性医学图像配准方法，该方法通过近似最小卷积和平均场推断进行可微位移正则化，在少量标记的扫描中可实现较高准确度。

    Jul, 2019

  • 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

  • 学习基于物理启发的超网络的医学图像配准正则化

    使用 HyperMorph 框架，学习线性弹性正则化器的两个弹性参数对空间变形场的影响，从而在测试时间发现适合数据的物理参数。

    Nov, 2023

  • 医学图像配准的半弱监督神经网络训练

    通过弱监督方法以及对未标记数据应用一致性无监督损失，本文提出了一种半弱监督注册流程，改进了模型性能，并构建了一个计算解剖图谱用于盆腔结构。

    Feb, 2024

  • 无监督可变形图像配准的反向一致深度网络

    该研究提出了一种基于无监督深度学习的反变换一致性深度网络（ICNet）用于可变形图像配准，该方法使用反变换一致性和抗折叠约束以实现转换的微分同胚性，并在脑磁共振成像领域具有优越的性能。

    Sep, 2018