在这项工作中，我们考虑了成对的跨模式图像注册的任务，这可能会受益于仅利用培训时间可用的其他图像，而这些图像从与注册的图像不同。例如，我们专注于对准主体内的多参数磁共振（MPMR）图像，在T2加权（T2W）扫描和具有高B值（DWI $ _ {high-b} $）的T2加权（T2W）扫描和扩散加权扫描之间。为了在MPMR图像中应用局部性肿瘤，由于相应的功能的可用性，因此认为具有零B值（DWI $ _ {B = 0} $）的扩散扫描被认为更易于注册到T2W。我们使用仅训练成像模态DWI $ _ {b = 0} $从特权模式算法中提出了学习，以支持具有挑战性的多模式注册问题。我们根据356名前列腺癌患者的369组3D多参数MRI图像提出了实验结果图像对，与注册前7.96毫米相比。结果还表明，与经典的迭代算法和其他具有/没有其他方式的经典基于测试的基于学习的方法相比，提出的基于学习的注册网络具有可比或更高准确性的有效注册。这些比较的算法也未能在此具有挑战性的应用中产生DWI $ _ {High-B} $和T2W之间的任何明显改进的对齐。
translated by 谷歌翻译