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

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

VoxelMorph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。

Sep, 2018

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

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

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

本文介绍了一种基于深度学习的快速、稳健、易于使用的工具，用于进行任何脑图像的仿射变换和变形配准，无需预处理，即可完成。我们使用神经影像数据集仔细分析了深度学习方法，发现配准的准确性可以得到保证。同时，我们结合了变形配准和空间标签匹配来实现无需预处理的脑部解剖配准方法。

Jan, 2023

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

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