本文综述了深度学习在医学图像配准领域的演变历程，总结了该领域内最新的研究挑战和创新，列举了未来的研究方向。

Mar, 2019

过去十年来，深度学习技术在医学图像配准领域取得了很大进展。本文对深度学习技术在图像配准中的最新进展进行了综合概述，包括网络结构、损失函数、注册不确定性估计方法和评估指标等方面，并探讨了这些新技术在医学影像中的实际应用和未来前景。

Jul, 2023

本文总结使用深度学习技术的医学图像匹配方法，并对这些方法进行了分类、评估和比较。最后，分析了这些方法的未来发展趋势。

Dec, 2019

图像配准是一种将图像变形以使其与参考空间对齐的过程，以便医学从业者可以在标准化的参考框架中检查各种医学图像，如具有相同的旋转和比例。本文介绍了使用简单的数字示例进行图像配准的过程，并提供了图像配准的定义以及空间定向象征性表示。同时，探讨了不同类型的图像转换，包括仿射、可变形、可逆和双向转换，以及医学图像配准算法，例如 Voxelmorph、Demons、SyN、迭代最近点、SynthMorph。此外，还讨论了基于图谱的配准和多阶段图像配准技术，包括粗细和金字塔方法。此外，该综述论文讨论了医学图像配准分类法、数据集、评估指标（如基于相关性的度量、基于分割的度量、处理时间和模型大小）以及在图像引导手术、运动跟踪和肿瘤诊断方面的应用。最后，该文还探讨了未来研究方向，包括进一步发展变形器。

Sep, 2023

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

医学图像配准对疾病诊断和治疗至关重要，能够合并不同时期、不同角度或不同模态下捕获的多样信息。本文系统综述了传统和基于深度学习的医学图像配准方法，并重点关注了视网膜图像配准的最新进展及其面临的挑战，同时提供未来研究的见解和展望。

Mar, 2024

使用卷积神经网络构建了一种新的相似度度量方法，该方法可以应用于多模态医学图像的配准问题。在跨人注册任务上，该方法实现了比互信息更好的性能。

Sep, 2016

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

在乳腺手术规划中，通过准确地对患者不同位置的磁共振图像进行注册，可以改善乳腺癌治疗中肿瘤的定位。本文提出了适用于乳腺磁共振图像注册的学习策略，克服了乳腺图像中纹理信息不足和变形需要满足微分同胚约束的困难，同时给出了基于模拟和体内实验的早期实验结果。本文的一个关键贡献是提出的注册网络在乳腺图像的注册中产生了优越的结果，并提供了微分同胚保证。

Sep, 2023

本研究提出了一种基于深度学习的神经映像配准框架 NeurReg，其具有位移场和数据相似性的混合损失，经过广泛实验验证表明可以快速并精确地执行图像配准和分割，可大大加快相关医学图像分析任务。

Oct, 2019