这项研究提出了一个基于移动网格参数化的端到端无监督的差异可变形登记框架。使用此参数化，可以使用其转换雅各布的决定因素和末端速度场的卷曲来建模。变形场的新模型具有三个重要优势。首先，它放松了对成本函数的显式正则化项和相应重量的需求。平滑度隐含在溶液中，从而导致物理上合理的变形场。其次，它通过适用于转换雅各布决定因素的明确约束来保证差异性。最后，它适用于心脏数据处理，因为该参数化的性质是根据径向和旋转成分定义变形场。通过在包括2D和3D心脏MRI扫描在内的三个不同数据集上评估拟议方法来研究算法的有效性。结果表明，所提出的框架在生成差异变换的同时优于现有的基于学习的方法和基于非学习的方法。
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