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基于无监督的形变图像配准网络研究.pdf

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    摘要

    人体解剖结构存在个体差异，每个人的器官形状、大小和位置都有所不同，且随时

    间可能会发生形变。然而在现实诊断和治疗过程中，医生往往通过肉眼观察依靠空间想

    象和主观经验以确定不同的图像形变差异信息来诊断疾病，这降低了医生诊断的准确性

    和可靠性。图像配准寻找两图像间的空间对应关系，将图像进行“对齐”得到信息上的

    互补，有助于定量分析病灶和器官的变化情况，对医疗诊断、制定手术计划、放射治疗

    计划具有准确可靠等重要现实意义。

    而利用深度学习配准方法在获取3D图像形变信息时，会面临耗费大量计算

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