Apr, 2024

FireANTs：自适应黎曼优化用于多尺度同胚配准

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TL;DR本文提出了基于多尺度自适应黎曼优化算法的可微分图像配准，该算法在结构和地标覆盖度量上显示出了令人信服的改进，并在现有算法的基础上加速了 300 倍至 2000 倍。
diffeomorphic image registrationoptimization algorithmsmulti-scale adaptive riemannian optimizationimage registration improvementspeedup
发现论文，激发创造
  • 基于双单纯网格的多目标可形变图像配准在三维医学图像上的证明

    通过使用多目标优化方法和双动态网格变换等技术，本文提出了一种解决医学图像中大幅度变形和内容不匹配问题的多目标三维变形图像配准方法，并实现了良好的效果。

    Feb, 2022

  • 用于快速同胚图像配准的 Nesterov 加速 ADMM

    本文提出了一种使用简单的迭代方案和基于 Nesterov 梯度下降和多重乘法交替方向法的快速算法解决难以处理的大形变的非静止速度场，同时利用 GPU 加速实现加速 ADMM 求解器，优于基于深度学习的和迭代 DiffIR 方法，并在精度方面取得了更好的表现。

    Sep, 2021

  • 用于乳腺 MRI 应用的分辨率变换多尺度深度学习配准

    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

  • 自适应图像配准：融合深度学习和优化函数的混合方法以提升精度

    本研究旨在将学习方法和优化方法结合，使用学习方法的输出作为优化的初始参数，并根据图像对的损失进行计算，从而在保持相同推理时间和形变场平滑度仅降低 0.8% 的情况下，通过使用最佳性能的先进模型作为框架的骨干，在测试中获得了 0.3% 的改进。

    Nov, 2023

  • 图像注册相似度指标的原始同时优化

    本文研究基于先前的相似度度量方法是否适用于图像配准的问题，探究在多模态 3D 环境下，通过选择基本求和作为度量优化手段是否能够提高 MRI 图像配准的准确性。通过 2 个预先和手术中的胶质母细胞瘤病例，依据神经放射科医生的地标标记，证明了本文提出的优化方法对图像配准精度提升的效果。

    Apr, 2023

  • 多模式非监督脑图像配准使用边缘地图

    本文提出了一种基于无监督深度学习的多模态图像配准方法，该方法利用图像梯度幅度来作为辅助信息，通过三种不同的损失函数比较证明该方法能提升多模态配准的准确性且运行时间不受影响。

    Feb, 2022

  • 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

  • Aladdin: 基于成对对齐的联合 Atlas 建模和差异正态对齐学习

    通过卷积神经网络同时预测畸变图和恒定速度场参数化，利用成对图像对齐损失以提高医学图像配准精度，实现了 3D 膝关节磁共振成像的快速、端到端训练和测试，且表现优于其他同类算法。

    Feb, 2022

  • 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

  • 深度隐式优化用于鲁棒和灵活的图像配准

    采用深度学习在图像配准中，该方法结合优化与学习方法，在深度网络中使用优化图层来训练预测多尺度密集特征图像，在特征空间中保证了自学习特征的配准最小值和瓦普函数，并具有良好的性能和通用性。

    Jun, 2024