CVPRSep, 2018

VoxelMorph：用于可形变医学图像配准的学习框架

PDF
TL;DRVoxelMorph 是一个快速的用于变形匹配的学习框架，可加速医学图像分析和处理管道，我们探索了两种不同的训练策略并演示了其准确性和速度优势。
medical image registrationconvolutional neural networkunsupervised learningsegmentationimage analysis
发现论文，激发创造
  • 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

  • VMambaMorph：一种基于 Visual Mamba 的带有跨扫描模块的可变形三维图像配准框架

    VMambaMorph 是一种基于 VMamba 和 CNN 的网络，专门为 3D 图像配准设计，利用公共基准脑 MR-CT 配准数据集验证了其与当前最先进方法的竞争性配准质量。

    Apr, 2024

  • 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

  • 形变多模态图像配准用于光学测量与组织学图像的相关性

    利用深度学习技术，通过自动多模式图像配准方法，将快照乳房标本图像与对应的组织学图像进行对齐，以提高光学技术验证的准确性。

    Nov, 2023

  • 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

  • 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

  • TransMorph: 无监督医学图像配准的 Transformer 模型

    本文提出了 TransMorph，一种混合了 Transformer-ConvNet 模型的医学图像配准方法，并通过验证证明，该方法在医学图像配准方面性能显著优于基线方法，从而证实了 Transformer 在医学图像配准方面的有效性。

    Nov, 2021

  • 无监督三维端到端医学图像配准与体积缓动网络

    该研究论文提出了一种新的无监督学习方法，使用卷积神经网络在端到端框架下进行三维医学图像配准，通过三个创新技术组件实现高性能，并且实验证明其在医学图像配准方面优于传统的基于优化的方法。

    Feb, 2019

  • 基于几何深度学习的无监督多模态表面配准

    该研究介绍了 GeoMorph，一种用于皮层表面图像配准的新型几何深度学习框架。通过应用图卷积进行独立特征提取和深度离散注册，GeoMorph 能够捕捉重要的皮层表面特征，并实现平滑且符合生物学的变形，展现出出色的性能和潜力，适用于多种神经科学应用。

    Nov, 2023

  • 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