选择使用基于DL的分割模型生成的两个轮廓之间MDA来量化图像配准性能。这里的MDA是什么？公式是什么？原理是什么？

MDA是Mean Distance of Absolute values，即绝对值平均距离。它是一种用于量化图像配准性能的指标，用于衡量分割模型生成的两个轮廓之间的差异。

MDA的公式为：$$MDA = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^N |s_i - r_i|$$ 其中，$s_i$和$r_i$分别表示两个轮廓中第$i$个像素的值，$N$表示像素总数。

MDA的原理是比较两个轮廓之间的差异。当两个轮廓完全重合时，MDA为0；当两个轮廓完全不同时，MDA越大。因此，MDA越小，说明两个轮廓越相似，配准性能越好。

使用基于DL的分割模型生成的两个轮廓之间MDA来量化图像配准性能的方法是先使用分割模型对两个图像进行分割，得到两个轮廓，然后计算两个轮廓之间的MDA值。如果MDA值越小，则说明分割模型的配准性能越好。