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微分同胚可变形图像配准在许多医学图像研究中至关重要，因为它提供了独特的属性，包括拓扑保存和变换的可逆性。最近基于深度学习的可变形图像配准方法利用卷积神经网络（CNN）从合成基本事实或相似性度量中学习空间变换，从而实现快速图像配准。然而，这些方法往往忽略了变换的拓扑保存和变换的平滑性，而平滑性仅由全局平滑能量函数来强制执行。此外，基于深度学习的方法通常直接估计位移场，这不能保证逆变换的存在。在本文中，我们提出了一种新颖的、有效的无监督对称图像配准方法，该方法最大化微分同胚图空间内图像之间的相似性，并同时估计正向和逆变换。我们使用大规模脑图像数据集在 3D 图像配准上评估了我们的方法。我们的方法实现了最先进的配准精度和运行时间，同时保持了理想的微分同胚特性。
利用卷积神经网络进行快速对称微分同胚图像配准
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