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ACM MM‘24 | ShiftMorph:一种用于 3D 可变形医学图像配准的快速且稳健的卷积神经网络
阅读量:798 次
发布时间:2023-04-05

本文共 428 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

论文信息

ShiftMorph: A Fast and Robust Convolutional Neural Network for 3D Deformable Medical Image Registration
ShiftMorph:一种用于 3D 可变形医学图像配准的快速且稳健的卷积神经网络
作者:Lijian Yang, Weisheng Li, Yucheng Shu, Jianxun Mi, Yuping Huang, Bin Xiao

论文创新点

  • 无损嵌入模块:我们提出了一种通过平移步长卷积实现无损下采样的方法,构建了平移嵌入模块。该方法利用卷积操作中不同起始点的特性,采用步长为2的卷积操作,获取多个编码序列。通过这种方式,我们在降低空间分辨率的同时,能够有效保留图像信息,解决了传统下采样方法中信息丢失的问题。
  • 创新性地设计了适用于医学图像的特定卷积架构,显著提升了3D医学图像配准的速度和稳定性,能够高效处理大规模医学图像数据。
  • 转载地址:http://jvrfk.baihongyu.com/

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