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arXiv:2002.06468v1 [eess.IV] 2020 年 2 月 15 日
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近期，深度学习技术在医学图像配准中的应用与传统技术相比，大幅减少了配准时间并逐步提高了配准精度。大多数基于学习的配准方法将此任务视为单向问题。因此，仅考虑从运动图像到目标图像的对应关系。然而，在某些医疗程序中，需要执行双向配准。与其他基于学习的配准不同，我们提出了一种具有逆一致性的配准框架。所提出的方法以无监督的方式同时学习前向变换和后向变换。我们在公开的 LPBA40 MRI 数据集上对该方法进行训练和测试，并证明其比基线配准方法具有更强的性能。

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