【亲测免费】 基于深度学习的单模医学图像配准综述（附VoxelMorph配准实例）

简介

本文是一篇关于基于深度学习的单模态医学图像配准的综述。除了介绍配准任务和配准过程之外，还会从实际操作出发，以经典的VoxelMorph为例做详细介绍。如果有什么讲的不清楚的地方欢迎大家留言讨论，如果有什么错误的地方，也恳请大家不吝赐教。

一、配准简介

配准问题简单来说就是让一张图像对齐到另一张图像，使得对齐后的图像尽可能相似。即，给定一个浮动图像（moving image）和一张固定图像（fixed image），预测一个位移场，进而得到形变场，即从浮动图像到固定图像的映射，使得配准后的浮动图像和固定图像尽可能相似。

二、配准问题分类

1. 线性配准和非线性配准
   配准从不同的角度出发可以分为很多种，其中从图像变换的类型角度可以分为线性配准和非线性配准两种。线性配准包括刚体配准、仿射配准等，其中刚体配准是指只通过旋转和平移配准，而仿射配准则等于刚体配准+缩放。本文所讲解的是针对非线性配准。

2. 基于全分辨率图像的配准和基于patch的配准
   基于全分辨率的配准就是将整张图像进行处理，但是当图像较大时，显存可能会爆掉。基于patch的方法则是将图像裁剪成相同大小的块，每次对一小块进行处理，这样减少了显存的占用。

3. 传统的配准方法和基于学习的配准方法
   传统的配准方法是指基于数学优化的方法，这种方法需要对每个图像进行迭代优化，因此耗费的时间较长，但通常效果比较好且稳定。基于学习的配准方法指的就是通过神经网络训练的配准方法，该方法中参数是共享的，首先利用大量的数据来训练一个模型，然后用这个训练好的模型对一个新的图像进行配准。

三、VoxelMorph配准实例

本文以VoxelMorph为例，详细介绍了基于深度学习的医学图像配准的实际操作过程。包括数据集的选择、预处理、训练和测试等步骤。

四、总结

本文通过对基于深度学习的单模态医学图像配准的综述，详细介绍了配准任务、配准过程以及VoxelMorph的实际应用。希望本文能够帮助读者更好地理解这一领域的相关知识。