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-白红宇

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

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发布时间：2023-04-05

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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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