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。

迄今为止，迄今为止，众所周知，对广泛的互补临床相关任务进行了全面比较了医学图像登记方法。这限制了采用研究进展，以防止竞争方法的公平基准。在过去五年内已经探讨了许多新的学习方法，但优化，建筑或度量战略的问题非常适合仍然是开放的。 Learn2reg涵盖了广泛的解剖学：脑，腹部和胸部，方式：超声波，CT，MRI，群体：患者内部和患者内部和监督水平。我们为3D注册的培训和验证建立了较低的入境障碍，这帮助我们从20多个独特的团队中汇编了65多个单独的方法提交的结果。我们的互补度量集，包括稳健性，准确性，合理性和速度，使得能够独特地位了解当前的医学图像登记现状。进一步分析监督问题的转移性，偏见和重要性，主要是基于深度学习的方法的优越性，并将新的研究方向开放到利用GPU加速的常规优化的混合方法。

通过学习，已经提出了神经网络进行医学图像注册，并具有大量的培训数据，以及图像对之间的最佳转换。这些训练有素的网络可以进一步优化一对测试图像 - 称为测试时间优化。这项工作将图像注册作为一种元学习算法。可以通过对齐训练图像对，同时提高测试时间优化功效来对此网络进行训练；以前被视为两个独立培训和优化过程的任务。假设所提出的元注册以最大化测试时间优化在网络的“外部”元优化中的效率和有效性。对于通常是时间关键但训练数据中限制的图像引导应用程序，将潜在的速度和准确性与经典注册算法，无元学习的注册网络以及没有测试时间优化数据的单对优化进行了比较。本文使用来自108名前列腺癌患者的临床超声超声图像数据进行了实验。这些实验证明了元注册方案的有效性，该方案相对于现有基于学习的方法而产生的性能显着提高。此外，由于其快速的测试时间优化过程，元注册在一小部分时间内与经典迭代方法相当。

We present VoxelMorph, a fast learning-based framework for deformable, pairwise medical image registration. Traditional registration methods optimize an objective function for each pair of images, which can be time-consuming for large datasets or rich deformation models. In contrast to this approach, and building on recent learning-based methods, we formulate registration as a function that maps an input image pair to a deformation field that aligns these images. We parameterize the function via a convolutional neural network (CNN), and optimize the parameters of the neural network on a set of images. Given a new pair of scans, VoxelMorph rapidly computes a deformation field by directly evaluating the function. In this work, we explore two different training strategies. In the first (unsupervised) setting, we train the model to maximize standard image matching objective functions that are based on the image intensities. In the second setting, we leverage auxiliary segmentations available in the training data. We demonstrate that the unsupervised model's accuracy is comparable to state-of-the-art methods, while operating orders of magnitude faster. We also show that VoxelMorph trained with auxiliary data improves registration accuracy at test time, and evaluate the effect of training set size on registration. Our method promises to speed up medical image analysis and processing pipelines, while facilitating novel directions in learning-based registration and its applications. Our code is freely available at http://voxelmorph.csail.mit.edu.

通常需要对术前和术后大脑图像进行注册，以评估脑神经胶质瘤治疗的有效性。尽管最近基于深度学习的可变形注册方法在健康的大脑图像方面取得了显着的成功，但由于参考图像中缺乏对应关系，它们中的大多数人将无法与病理相处。在本文中，我们提出了一种基于深度学习的可变形登记方法，该方法共同估计缺乏对应关系和双向变形场的区域。前向后的一致性约束用于帮助从两个图像中缺乏对应关系的体素的切除和复发区域的定位。来自Brats-Reg挑战的3D临床数据的结果表明，与传统和深度学习的注册方法相比，我们的方法可以改善图像对齐方式，无论是否具有成本函数掩盖策略。源代码可在https://github.com/cwmok/dirac上获得。

在图像登记中，许多努力已经致力于开发流行的标准化互信息标准的替代方案。同时对这些努力，越来越多的作品已经证明了登记准确性的大量收益也可以通过对准图像的结构表示而不是图像本身来实现的。在这条研究路径之后，我们提出了一种基于从诸如梯度矢量流场的结构信息的正则化矢量字段的对准来提出一种新方法，如梯度向量流字段，我们调用\ Texit {Vector Field Mettionity}。我们的方法可以通过将矢量字段相似与基于强度的注册的替换方法相似，以直接的方式与任何现有的登记框架组合。在我们的实验中，我们表明所提出的方法在几个公共图像数据集上使用多样性的成像方式和解剖位置对几个公共图像数据集进行了比较。

运动估计是用于评估目标器官解剖学和功能的动态医学图像处理的基本步骤。然而，通过评估局部图像相似性通过评估局部图像相似性优化运动场的基于图像的运动估计方法，易于产生令人难以置信的估计，尤其是在大运动的情况下。在这项研究中，我们提供了一种新颖的稀疏密度（DSD）的运动估计框架，其包括两个阶段。在第一阶段，我们处理原始密集图像以提取稀疏地标以表示目标器官解剖拓扑，并丢弃对运动估计不必要的冗余信息。为此目的，我们介绍一个无监督的3D地标检测网络，以提取用于目标器官运动估计的空间稀疏但代表性的地标。在第二阶段，我们从两个不同时间点的两个图像的提取稀疏地标的稀疏运动位移得出。然后，我们通过将稀疏地标位移突出回致密图像域，呈现运动重建网络来构造运动场。此外，我们从我们的两级DSD框架中使用估计的运动场作为初始化，并提高轻量级且有效的迭代优化中的运动估计质量。我们分别评估了两种动态医学成像任务的方法，分别为模型心脏运动和肺呼吸运动。与现有的比较方法相比，我们的方法产生了出色的运动估计精度。此外，广泛的实验结果表明，我们的解决方案可以提取良好代表性解剖标志，而无需手动注释。我们的代码在线公开提供。

可变形的图像注册对于许多医学图像分析是基础。准确图像注册的关键障碍在于图像外观变化，例如纹理，强度和噪声的变化。这些变化在医学图像中很明显，尤其是在经常使用注册的大脑图像中。最近，使用深神经网络的基于深度学习的注册方法（DLR）显示了计算效率，比基于传统优化的注册方法（ORS）快几个数量级。 DLR依靠一个全球优化的网络，该网络经过一组培训样本训练以实现更快的注册。但是，DLR倾向于无视ORS固有的目标对特异性优化，因此已经降低了对测试样品变化的适应性。这种限制对于注册出现较大的医学图像的限制是严重的，尤其是因为很少有现有的DLR明确考虑了外观的变化。在这项研究中，我们提出了一个外观调整网络（AAN），以增强DLR对外观变化的适应性。当我们集成到DLR中时，我们的AAN提供了外观转换，以减少注册过程中的外观变化。此外，我们提出了一个由解剖结构约束的损失函数，通过该函数，我们的AAN产生了解剖结构的转化。我们的AAN被目的设计为容易插入广泛的DLR中，并且可以以无监督和端到端的方式进行合作培训。我们用三个最先进的DLR评估了3D脑磁共振成像（MRI）的三个公共数据集（MRI）。结果表明，我们的AAN始终提高了现有的DLR，并且在注册精度上优于最先进的OR，同时向现有DLR增加了分数计算负载。

Deformable image registration is a key task in medical image analysis. The Brain Tumor Sequence Registration challenge (BraTS-Reg) aims at establishing correspondences between pre-operative and follow-up scans of the same patient diagnosed with an adult brain diffuse high-grade glioma and intends to address the challenging task of registering longitudinal data with major tissue appearance changes. In this work, we proposed a two-stage cascaded network based on the Inception and TransMorph models. The dataset for each patient was comprised of a native pre-contrast (T1), a contrast-enhanced T1-weighted (T1-CE), a T2-weighted (T2), and a Fluid Attenuated Inversion Recovery (FLAIR). The Inception model was used to fuse the 4 image modalities together and extract the most relevant information. Then, a variant of the TransMorph architecture was adapted to generate the displacement fields. The Loss function was composed of a standard image similarity measure, a diffusion regularizer, and an edge-map similarity measure added to overcome intensity dependence and reinforce correct boundary deformation. We observed that the addition of the Inception module substantially increased the performance of the network. Additionally, performing an initial affine registration before training the model showed improved accuracy in the landmark error measurements between pre and post-operative MRIs. We observed that our best model composed of the Inception and TransMorph architectures while using an initially affine registered dataset had the best performance with a median absolute error of 2.91 (initial error = 7.8). We achieved 6th place at the time of model submission in the final testing phase of the BraTS-Reg challenge.

超声（US）成像数据的分割和空间比对在头三个月获得的数据对于监测整个关键时期的人类胚胎生长和发育至关重要。当前的方法是手动或半自动的，因此非常耗时，容易出现错误。为了自动执行这些任务，我们提出了一个多ATLAS框架，用于使用深度学习，以最小的监督使用深度学习，以自动分割和空间对齐。我们的框架学会了将胚胎注册到地图集，该地图集由在胎龄（GA）范围内获取的美国图像组成，分段并在空间上与预定义的标准方向排列。由此，我们可以得出胚胎的分割，并将胚胎放在标准方向上。使用在8+0到12+6周GA的美国图像，并选择了八个受试者作为地图集。我们评估了不同的融合策略，以合并多个地图集：1）使用单个主题中的地图集训练框架，2）使用所有可用地图的数据训练框架和3）3）结合每个受试者训练的框架。为了评估性能，我们计算了测试集的骰子分数。我们发现，使用所有可用地图的训练框架优于结合的结合，与对单个主题进行培训的所有框架中的最佳框架相比，给出了类似的结果。此外，我们发现，从所有可用的地图中，从GA最接近的四个图像中选择图像，无论个人质量如何，都以0.72的中位数分数获得了最佳效果。我们得出的结论是，我们的框架可以准确地分割和空间对齐孕妇在3D US图像中对胚胎进行对齐，并且对于可用地图中存在的质量变化是可靠的。我们的代码可在以下网址公开获取：https：//github.com/wapbastiaansen/multi-atlas-seg-reg。

动机：医学图像分析涉及帮助医师对病变或解剖结构进行定性和定量分析的任务，从而显着提高诊断和预后的准确性和可靠性。传统上，这些任务由医生或医学物理学家完成，并带来两个主要问题：（i）低效率； （ii）受个人经验的偏见。在过去的十年中，已经应用了许多机器学习方法来加速和自动化图像分析过程。与受监督和无监督的学习模型的大量部署相比，在医学图像分析中使用强化学习的尝试很少。这篇评论文章可以作为相关研究的垫脚石。意义：从我们的观察结果来看，尽管近年来增强学习逐渐增强了动力，但医学分析领域的许多研究人员发现很难理解和部署在诊所中。一个原因是缺乏组织良好的评论文章，针对缺乏专业计算机科学背景的读者。本文可能没有提供医学图像分析中所有强化学习模型的全面列表，而是可以帮助读者学习如何制定和解决他们的医学图像分析研究作为强化学习问题。方法和结果：我们从Google Scholar和PubMed中选择了已发表的文章。考虑到相关文章的稀缺性，我们还提供了一些出色的最新预印本。根据图像分析任务的类型对论文进行仔细审查和分类。我们首先回顾了强化学习的基本概念和流行模型。然后，我们探讨了增强学习模型在具有里程碑意义的检测中的应用。最后，我们通过讨论审查的强化学习方法的局限性和可能的​​改进来结束这篇文章。

Purpose: This study aims to explore training strategies to improve convolutional neural network-based image-to-image registration for abdominal imaging. Methods: Different training strategies, loss functions, and transfer learning schemes were considered. Furthermore, an augmentation layer which generates artificial training image pairs on-the-fly was proposed, in addition to a loss layer that enables dynamic loss weighting. Results: Guiding registration using segmentations in the training step proved beneficial for deep-learning-based image registration. Finetuning the pretrained model from the brain MRI dataset to the abdominal CT dataset further improved performance on the latter application, removing the need for a large dataset to yield satisfactory performance. Dynamic loss weighting also marginally improved performance, all without impacting inference runtime. Conclusion: Using simple concepts, we improved the performance of a commonly used deep image registration architecture, VoxelMorph. In future work, our framework, DDMR, should be validated on different datasets to further assess its value.

纵向脑磁共振成像（MRI）含有病理扫描的登记是由于组织外观变化而挑战，仍然是未解决的问题。本文介绍了第一脑肿瘤序列登记（Brats-Reg）挑战，重点是估计诊断患有脑弥漫性胶质瘤的同一患者的术前和后续扫描之间的对应关系。 Brats-Reg挑战打算建立可变形登记算法的公共基准环境。关联的数据集包括根据公共解剖模板，为每个扫描的大小和分辨率策划的DE识别的多机构多参数MRI（MPMRI）数据。临床专家在扫描内产生了广泛的标志标记点，描述了跨时域的不同解剖位置。培训数据以及这些地面真相注释将被释放给参与者来设计和开发他们的注册算法，而组织者将扣留验证和测试数据的注释，并用于评估参与者的集装箱化算法。每个所提交的算法都将使用几个度量来定量评估，例如中位绝对误差（MAE），鲁棒性和雅可比的决定因素。

Deformable image registration, i.e., the task of aligning multiple images into one coordinate system by non-linear transformation, serves as an essential preprocessing step for neuroimaging data. Recent research on deformable image registration is mainly focused on improving the registration accuracy using multi-stage alignment methods, where the source image is repeatedly deformed in stages by a same neural network until it is well-aligned with the target image. Conventional methods for multi-stage registration can often blur the source image as the pixel/voxel values are repeatedly interpolated from the image generated by the previous stage. However, maintaining image quality such as sharpness during image registration is crucial to medical data analysis. In this paper, we study the problem of anti-blur deformable image registration and propose a novel solution, called Anti-Blur Network (ABN), for multi-stage image registration. Specifically, we use a pair of short-term registration and long-term memory networks to learn the nonlinear deformations at each stage, where the short-term registration network learns how to improve the registration accuracy incrementally and the long-term memory network combines all the previous deformations to allow an interpolation to perform on the raw image directly and preserve image sharpness. Extensive experiments on both natural and medical image datasets demonstrated that ABN can accurately register images while preserving their sharpness. Our code and data can be found at https://github.com/anonymous3214/ABN

最近关于其他方式的核化图像T1辅助MRI重建的研究表明，进一步加速MRI收购其他方式的潜力。大多数最先进的方法通过开发用于固定的欠采样模式的网络架构来实现改进，而不完全利用方式之间的互补信息。尽管可以简单地修改现有的下采样模式学习算法以允许完全采样的T1加权MR图像来辅助模式学习，但是可以实现重建任务的显着改进。为此，我们提出了一个迭代框架，优化了MRI获取的另一种方式的采样下采样模式，可以在不同的下抽样因子中补充完全采样的T1加权MR图像，同时共同优化T1辅助MRI重建模型。具体地，我们所提出的方法利用两种模式之间的潜在信息的差异来确定可以最大化T1加权MR图像的辅助功率在改善MRI重建时最大化的采样模式。与常用的下采样模式和最先进的方法相比，我们在公共数据集中展示了我们在公共数据集上的学习的下采样模式的卓越表现，可以联合优化重建网络和欠采样模式以8倍的取样因子。

在医学图像分析中需要进行几次学习的能力是对支持图像数据的有效利用，该数据被标记为对新类进行分类或细分新类，该任务否则需要更多的培训图像和专家注释。这项工作描述了一种完全3D原型的几种分段算法，因此，训练有素的网络可以有效地适应培训中缺乏的临床有趣结构，仅使用来自不同研究所的几个标记图像。首先，为了弥补机构在新型类别的情节适应中的广泛认识的空间变异性，新型的空间注册机制被整合到原型学习中，由分割头和空间对齐模块组成。其次，为了帮助训练观察到的不完美比对，提出了支持掩模调节模块，以进一步利用支持图像中可用的注释。使用589个骨盆T2加权MR图像的数据集分割了八个对介入计划的解剖结构的应用，该实验是针对介入八个机构的八个解剖结构的应用。结果证明了3D公式中的每种，空间登记和支持掩模条件的功效，所有这些条件都独立或集体地做出了积极的贡献。与先前提出的2D替代方案相比，不管支持数据来自相同还是不同的机构，都具有统计学意义的少量分割性能。

多发性硬化症（MS）是中枢神经系统的慢性炎症和退行性疾病，其特征在于，白色和灰质的外观与个体患者的神经症状和标志进行地平整相关。磁共振成像（MRI）提供了详细的体内结构信息，允许定量和分类MS病变，其批判性地通知疾病管理。传统上，MS病变在2D MRI切片上手动注释，一个流程效率低，易于观察室内误差。最近，已经提出了自动统计成像分析技术以基于MRI体素强度检测和分段段病变。然而，它们的有效性受到MRI数据采集技术的异质性和MS病变的外观的限制。通过直接从图像学习复杂的病变表现，深度学习技术已经在MS病变分割任务中取得了显着的突破。在这里，我们提供了全面审查最先进的自动统计和深度学习MS分段方法，并讨论当前和未来的临床应用。此外，我们审查了域适应等技术策略，以增强现实世界临床环境中的MS病变分段。

在过去的十年中，卷积神经网络（Convnets）主导了医学图像分析领域。然而，发现脉搏的性能仍然可以受到它们无法模拟图像中体素之间的远程空间关系的限制。最近提出了众多视力变压器来解决哀悼缺点，在许多医学成像应用中展示最先进的表演。变压器可以是用于图像配准的强烈候选者，因为它们的自我注意机制能够更精确地理解移动和固定图像之间的空间对应。在本文中，我们呈现透射帧，一个用于体积医学图像配准的混合变压器-Cromnet模型。我们还介绍了三种变速器的变形，具有两个散晶变体，确保了拓扑保存的变形和产生良好校准的登记不确定性估计的贝叶斯变体。使用来自两个应用的体积医学图像的各种现有的登记方法和变压器架构进行广泛验证所提出的模型：患者间脑MRI注册和幻影到CT注册。定性和定量结果表明，传输和其变体导致基线方法的实质性改进，展示了用于医学图像配准的变压器的有效性。

可变形图像注册在医学图像分析的各种任务中起着至关重要的作用。从常规能源优化或深层网络中得出的成功的注册算法需要从计算机专家那里进行巨大努力来井设计注册能源，或者仔细调整特定类型的医疗数据类型的网络架构。为了解决上述问题，本文提出了一种自动学习注册算法（Autoreg），该算法（Autoreg）合作优化了建筑及其相应的培训目标，使非计算机专家，例如医疗/临床用户，以方便地查找现有的注册各种情况的算法。具体而言，我们建立了一个三级框架，以自动搜索机制和合作优化来推导注册网络体系结构和目标。我们对多站点卷数据集和各种注册任务进行图像注册实验。广泛的结果表明，我们的自动化可能会自动学习给定量的最佳深度注册网络并实现最先进的性能，也比主流UNET体系结构显着提高了计算效率（从0.558到0.558至0.270秒，对于3D图像对相同的配置）。

从磁共振成像（MRI）数据（称为颅骨条状）中去除非脑信号是许多神经图像分析流的组成部分。尽管它们很丰富，但通常是针对具有特定采集特性的图像量身定制的，即近乎各向异性的分辨率和T1加权（T1W）MRI对比度，这些分辨率在研究环境中很普遍。结果，现有的工具倾向于适应其他图像类型，例如在诊所常见的快速旋转回声（FSE）MRI中获得的厚切片。尽管近年来基于学习的大脑提取方法已获得吸引力，但这些方法面临着类似的负担，因为它们仅对训练过程中看到的图像类型有效。为了在成像协议的景观中实现强大的颅骨缠身，我们引入了Synthstrip，这是一种快速，基于学习的脑萃取工具。通过利用解剖学分割来生成具有解剖学，强度分布和远远超过现实医学图像范围的完全合成训练数据集，Synthstrip学会了成功推广到各种真实获得的大脑图像，从而消除了使用训练数据的需求目标对比。我们证明了合成条的功效对受试者人群的各种图像采集和决议的功效，从新生儿到成人。我们显示出与流行的颅骨基线的准确性的实质性提高 - 所有这些基线都采用单个训练有素的模型。我们的方法和标记的评估数据可在https://w3id.org/synthstrip上获得。