彭司实验室

医学图像配准是医学图像分析中常用的技术，它是将一幅图像（移动图像，Moving）的坐标转换到另一幅图像（固定图像，Fixed）中，使得两幅图像相应位置匹配，得到配准图像（Moved）。传统的配准方法是一个迭代优化的过程，首先定义一个相似性指标（例如，L2范数），通过对参数化转换或非参数化转换进行不断迭代优化，使得配准后的移动图像与固定图像相似性最高。基于深度学习的医学图像配准方法相较于传统的配准方法，具有很大的优势与潜力。