深度学习驱动的医学图像配准：空间自适应正则化

"本文主要探讨了图像配准中的度量学习方法及其在医学图像分析中的应用，重点关注如何通过学习空间自适应的正则化器来改进配准效果。作者包括马克·尼塔默等，他们来自萨尔茨堡大学和LIGM，UPEM。文章介绍了传统的图像配准方法和近期深度学习方法的局限性，提出了一种新的方法，即在优化的配准算法中嵌入深度学习模型，以参数化和适应数据的配准模型。这种方法允许控制变形的规则性，同时保持配准模型的结构属性，特别适合处理非纯变换。源代码可以在提供的链接中获取。" 在医学图像分析中，图像配准是一个关键步骤，它帮助估算不同图像之间的形变，这对于理解和比较病患的病情至关重要。传统的方法往往使用预定义的、数学上便捷的变形模型，但这些模型可能无法充分捕捉实际数据的变化。近年来，深度学习技术被引入图像配准领域，能够直接从数据中学习变形模型。然而，这些深度学习方法在控制变换的空间规律性方面存在限制。 为了解决这个问题，本文提出了一种新策略，即学习一个空间自适应的正则化器，它能够在不同的图像区域中动态调整正则化程度，以适应各种局部变形情况。这种方法不仅允许对变形的规则性有更精细的控制，还能保持配准模型的结构，如处理非纯变换的能力。与完全由深度学习模型替代的传统配准方法不同，这里是在优化过程中嵌入深度学习模型，以学习和适应数据的配准特性。 论文中还举例说明了这种空间自适应的重要性，如在配准具有不同大小心室的脑部图像或涉及移动肺部和静态胸腔的胸部图像时，不同区域需要不同的规则性约束。通过度量学习，可以构建一个度量，确保在连续空间中实现非纯变换的正确处理。 作者们展示了他们的方法架构（如图1所示），其中包含一个共同优化的动量、变形参数和卷积神经网络（CNN）参数。CNN用于局部预测多高斯内核的预权重，从而构建了一个度量，有利于在不同尺度下进行图像配准。这种方法允许从数据中学习局部规律性，以适应各种受试者间的配准需求。 这篇文章提出了一个创新的图像配准框架，结合了优化算法和深度学习的力量，为医学图像分析提供更准确、更具适应性的配准解决方案。通过这种方法，研究人员和医生能够更好地理解复杂、多样化的医学图像数据，从而提升诊断和治疗的精度。