具有3D+T（4D）信息的时间体积图像通常用于医学成像中，以统计分析时间动力学或捕获疾病进展。尽管已经对自然图像的基于深度学习的生成模型进行了广泛的研究，但时间医学图像生成（例如4D心脏量数据）的方法受到限制。在这项工作中，我们提出了一个新颖的深度学习模型，该模型在源和目标体积之间产生了中间时间的体积。具体而言，我们通过调整最近对现实图像产生的非转化扩散概率模型来提出扩散可变形模型（DDM）。我们提出的DDM由扩散和变形模块组成，因此DDM可以在源和目标量之间学习空间变形信息，并提供潜在的代码，用于沿着测量路径生成中间帧。一旦训练了我们的模型，从扩散模块估算的潜在代码将简单地插入并馈入变形模块，该模块使DDM能够沿着连续轨迹生成时间帧，同时保留源图像的拓扑。我们证明了每个受试者舒张期和收缩期之间的4D心脏MR图像产生的提议方法。与现有的变形方法相比，我们的DDM在时间体积生成上实现了高性能。

可变形图像配准是医学成像和计算机视觉的基本任务之一。经典登记算法通常依赖于迭代优化方法来提供准确的变形，这需要高计算成本。虽然已经开发了许多基于深度学习的方法来进行快速图像登记，但估计具有较少拓扑折叠问题的变形场仍然挑战。此外，这些方法仅使登记到单个固定图像，并且不可能在移动和固定图像之间获得连续变化的登记结果。为了解决这个问题，我们介绍了一种新的扩散模型的概率图像配准方法，称为DemageUseMorph。具体而言，我们的模型了解移动和固定图像之间变形的得分函数。类似于现有的扩散模型，DiffUsemorph不仅通过反向扩散过程提供合成变形图像，而且还使运动图像的各种水平与潜在的空间一起。在2D面部表达图像和3D脑图像登记任务上的实验结果表明，我们的方法可以通过拓扑保存能力提供灵活和准确的变形。

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

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.

心肌运动和变形是表征心脏功能的丰富描述符。图像注册是心肌运动跟踪最常用的技术，是一个不当的反问题，通常需要先前对解决方案空间进行假设。与大多数现有的方法相反，它们强加了明确的通用正则化（例如平滑度），在这项工作中，我们提出了一种新的方法，该方法可以隐式地学习了特定于应用程序的生物力学知识，并将其嵌入了神经网络参数化转换模型中。尤其是，提出的方法利用基于变异自动编码器的生成模型来学习生物力学上合理变形的多种多样。然后，可以通过穿越学习的歧管来搜索最佳转换时，在考虑序列信息时搜索最佳转换。该方法在三个公共心脏Cine MRI数据集中进行了验证，并具有全面的评估。结果表明，所提出的方法可以胜过其他方法，从而获得更高的运动跟踪精度，并具有合理的量保存和更好地变化数据分布的概括性。它还可以更好地估计心肌菌株，这表明该方法在表征时空特征以理解心血管疾病方面的潜力。

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。

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。

基于深神经网络（DNN）的不确定性（基于DNN）的图像登记算法在部署图像注册算法中起着至关重要的作用在面向研究的处理管道中。目前可用的基于DNN的图像登记算法的不确定性估计方法可能导致临床决策，这是由于对注册的不确定性的潜在不准确估计源是对注册潜在空间的假定参数分布的源。我们引入了NPBDREG，这是一种完全非参数贝叶斯框架，通过将ADAM优化器与随机梯度Langevin Dynamics（SGLD）相结合，以通过后验通过后抽样将基于DNN的可变形图像注册中的不确定性估计。因此，它具有提供与出现未分布数据的存在高度相关的不确定性估计值。我们使用四个公开可用数据库中的$ 390 $图像对（MGH10，CMUC12，ISBR18和LPBA40）在Brain MRI图像配准上证明了NPBDREG的附加价值，与基线概率VoxelMorph模型（PRVXM）相比。 NPBDREG显示了预测不确定性与分布数据（$ r> 0.95 $ vs. $ r <0.5 $）的更好相关性，并且注册准确性提高了7.3％（骰子得分，$ 0.74 $ vs。 $ 0.69 $，$ p \ ll 0.01 $），注册平滑度提高了18％（变形字段中的折叠百分比为0.014 vs. 0.017，$ p \ ll 0.01 $）。最后，与基线PRVXM方法相比，NPBDREG证明了由混合结构噪声损坏的数据（骰子得分为$ 0.73 $，$ 0.69 $，$ p \ ll 0.01 $）的概括能力更好。

图像注册广泛用于医学图像分析中，以提供两个图像之间的空间对应关系。最近提出了利用卷积神经网络（CNN）的基于学习的方法来解决图像注册问题。基于学习的方法往往比基于传统优化的方法快得多，但是从复杂的CNN方法中获得的准确性提高是适度的。在这里，我们介绍了一个新的基于深神经的图像注册框架，名为\ textbf {mirnf}，该框架代表通过通过神经字段实现的连续函数的对应映射。 MIRNF输出的变形矢量或速度向量给定3D坐标为输入。为了确保映射是差异的，使用神经ODE求解器集成了MiRNF的速度矢量输出，以得出两个图像之间的对应关系。此外，我们提出了一个混合坐标采样器以及级联的体系结构，以实现高相似性映射性能和低距离变形场。我们对两个3D MR脑扫描数据集进行了实验，这表明我们提出的框架提供了最新的注册性能，同时保持了可比的优化时间。

Template generation is a crucial step of groupwise image registration which deforms a group of subjects into a common space. Existing traditional and deep learning-based methods can generate high-quality template images. However, they suffer from substantial time costs or limited application scenarios like fixed group size. In this paper, we propose an efficient groupwise template generative framework based on variational autoencoder models utilizing the arithmetic property of latent representation of input images. We acquire the latent vectors of each input and use the average vector to construct the template through the decoder. Therefore, the method can be applied to groups of any scale. Secondly, we explore a siamese training scheme that feeds two images to the shared-weight twin networks and compares the distances between inputs and the generated template to prompt the template to be close to the implicit center. We conduct experiments on 3D brain MRI scans of groups of different sizes. Results show that our framework can achieve comparable and even better performance to baselines, with runtime decreased to seconds.

Deformable registration of two-dimensional/three-dimensional (2D/3D) images of abdominal organs is a complicated task because the abdominal organs deform significantly and their contours are not detected in two-dimensional X-ray images. We propose a supervised deep learning framework that achieves 2D/3D deformable image registration between 3D volumes and single-viewpoint 2D projected images. The proposed method learns the translation from the target 2D projection images and the initial 3D volume to 3D displacement fields. In experiments, we registered 3D-computed tomography (CT) volumes to digitally reconstructed radiographs generated from abdominal 4D-CT volumes. For validation, we used 4D-CT volumes of 35 cases and confirmed that the 3D-CT volumes reflecting the nonlinear and local respiratory organ displacement were reconstructed. The proposed method demonstrate the compatible performance to the conventional methods with a dice similarity coefficient of 91.6 \% for the liver region and 85.9 \% for the stomach region, while estimating a significantly more accurate CT values.

医学图像中的血管分割是诊断血管疾病和治疗计划的重要任务之一。尽管已经对基于学习的细分方法进行了广泛的研究，但在有监督的方法中需要大量的基础真实标签，并且令人困惑的背景结构使神经网络难以以无监督的方式分割血管。为了解决这个问题，在这里，我们介绍了一种新型的扩散对抗表示学习（DARL）模型，该模型利用具有对抗性学习的降解扩散概率模型，并将其应用于血管分割。特别是，对于自我监管的血管分割，Darl使用扩散模块学习背景图像分布，该模块使生成模块有效地提供了容器表示。同样，通过基于提议的可切换在空间自适应的否定规范化的对抗学习，我们的模型估计了合成的假船只图像以及船舶分割掩码，这进一步使模型捕获了辅助血管的语义信息。一旦训练了提出的模型，该模型就会生成一个步骤，并可以应用于冠状动脉血管造影和视网膜图像的一般血管结构分割。各种数据集的实验结果表明，我们的方法在船舶分割中的现有无监督和自我监督方法的表现显着胜过。

由不同形状和非线性形状变化引起的机器官的大变形，对医学图像配准产生了重大挑战。传统的注册方法需要通过特定变形模型迭代地优化目标函数以及细致的参数调谐，但在具有大变形的图像中具有有限的能力。虽然基于深度学习的方法可以从输入图像到它们各自的变形字段中的复杂映射，但它是基于回归的，并且容易被卡在局部最小值，特别是当涉及大变形时。为此，我们呈现随机策划者 - 演员 - 评论家（SPAC），这是一种新的加强学习框架，可以执行逐步登记。关键概念通过每次步骤连续地翘曲运动图像，以最终与固定图像对齐。考虑到在传统的强化学习（RL）框架中处理高维连续动作和状态空间有挑战性，我们向标准演员 - 评论家模型引入了一个新的概念“计划”，这是低维度，可以促进演员生成易于高维行动。整个框架基于无监督的培训，并以端到端的方式运行。我们在几个2D和3D医学图像数据集上评估我们的方法，其中一些包含大变形。我们的经验结果强调了我们的工作实现了一致，显着的收益和优于最先进的方法。

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。

脑MRI图像的登记需要解决变形领域，这对于对准复杂的脑组织，例如皮质核等，这是极其困难的现有努力，该努力在具有微小运动的中间子场中分解目标变形领域，即逐步登记阶段或较低的分辨率，即全尺寸变形场的粗析估计。在本文中，我们认为这些努力不是相互排斥的，并为普通和粗良好的方式同时提出统一的脑MRI登记统一框架。具体地，在双编码器U-Net上构建，定制移动的MRI对被编码和解码成从粗略到精细的多尺度变形子字段。每个解码块包含两个提出的新颖模块：i）在变形场积分（DFI）中，计算单个集成子字段，翘曲，其等同于来自所有先前解码块的子字段逐渐翘曲，并且II）非刚性特征融合（NFF），固定移动对的特征由DFI集成子场对齐，然后融合以预测更精细的子场。利用DFI和NFF，目标变形字段被修改为多尺度子场，其中较粗糙的字段缓解了更精细的一个和更精细的字段的估计，以便构成以前粗糙的较粗糙的那些错位。私人和公共数据集的广泛和全面的实验结果展示了脑MRI图像的优越的登记性能，仅限于逐步登记和粗略估计，平均骰子的粗略估计数量在最多8％上升。

我们介绍了一种基于梯度下降的图像登记网络（Gradirn），用于通过在深度学习框架中嵌入基于梯度的迭代能量最小化来学习可变形的图像配准。传统的图像登记算法通常使用迭代能量 - 最小化优化来查找一对图像之间的最佳变换，这在需要许多迭代时是耗时的。相比之下，基于学习的方法通过训练深神经网络来迁移这一昂贵的迭代优化，以便通过快速网络向前通过训练后可以实现一对图像的登记。通过图像重建技术的成功激励，与迭代变分能优化的数学结构相结合的深度学习，我们基于多分辨率梯度下降能量最小化制定新颖的登记网络。网络的前进通过通过卷积神经网络（CNN）参数化的显式图像相容梯度步骤和用于固定数量的迭代的卷积神经网络（CNN）。我们使用自我差异化来导出显式图像异化梯度W.r.t.的前向计算图。变换，因此可以在没有复杂和易于出错的梯度衍生的情况下使用任意图像相似度量和转换模型。我们证明，这种方法通过使用2D心动MR图像和3D脑MR图像使用更少的学习参数，在使用更少的学习参数时实现最先进的登记性能。

通过源至目标模态丢失图像的插图可以促进医学成像中的下游任务。合成目标图像的普遍方法涉及通过生成对抗网络（GAN）的单发映射。然而，隐式表征图像分布的GAN模型可能会受到样本保真度和多样性的有限。在这里，我们提出了一种基于对抗扩散建模Syndiff的新方法，以提高医学图像合成的可靠性。为了捕获图像分布的直接相关性，Syndiff利用条件扩散过程逐步将噪声和源图像映射到目标图像上。对于推断期间的快速准确图像采样，大扩散步骤与反向扩散方向的对抗投影结合在一起。为了对未配对的数据集进行培训，设计了一个循环一致的体系结构，并使用两个耦合的扩散过程，以合成给定源的目标和给定的目标。报告了有关联合竞争性GAN和扩散模型在多对比度MRI和MRI-CT翻译中的效用的广泛评估。我们的示威表明，Syndiff在定性和定量上都可以针对竞争基线提供出色的性能。

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）。

最近，已广泛研究了基于深度学习的方法，以进行可变形的图像注册任务。但是，大多数努力将复合图像表示形式直接映射到通过卷积神经网络的空间转换，而忽略了其捕获空间对应关系的有限能力。另一方面，变压器可以更好地表征与注意机制的空间关系，其远程依赖性可能对注册任务有害，在这种情况下，距离太大的体素不太可能是相应的对。在这项研究中，我们提出了一个新型的变形器模块，以及用于可变形图像配准任务的多尺度框架。变形器模块旨在通过将位移矢量预测作为几个碱基的加权总和来促进从图像表示到空间转换的映射。借助多尺度框架以粗略的方式预测位移字段，与传统和基于学习的方法相比，可以实现卓越的性能。进行了两个公共数据集的全面实验，以证明所提出的变形器模块以及多规模框架的有效性。

从电影心脏磁共振（CMR）成像中恢复心脏的3D运动可以评估区域心肌功能，对于理解和分析心血管疾病很重要。但是，3D心脏运动估计是具有挑战性的，因为获得的Cine CMR图像通常是2D切片，它限制了对整个平面运动的准确估计。为了解决这个问题，我们提出了一个新颖的多视图运动估计网络（Mulvimotion），该网络集成了以短轴和长轴平面获取的2D Cine CMR图像，以学习心脏的一致性3D运动场。在提出的方法中，构建了一个混合2D/3D网络，以通过从多视图图像中学习融合表示形式来生成密集的3D运动场。为了确保运动估计在3D中保持一致，在训练过程中引入了形状正则化模块，其中利用了来自多视图图像的形状信息，以提供3D运动估计的弱监督。我们对来自英国生物银行研究的580名受试者的2D Cine CMR图像进行了广泛评估，用于左心室心肌的3D运动跟踪。实验结果表明，该方法在定量和定性上优于竞争方法。