VoxelMorph-PyTorch 图像配准完全指南

VoxelMorph-PyTorch 图像配准完全指南

【免费下载链接】VoxelMorph-PyTorch An unofficial PyTorch implementation of VoxelMorph- An unsupervised 3D deformable image registration method 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vo/VoxelMorph-PyTorch

VoxelMorph-PyTorch 是一个基于深度学习的无监督 3D 可变形图像配准方法的非官方 PyTorch 实现。该项目提供了一个易于使用的 API，使得用户可以方便地进行 2D 和 3D 图像配准任务。

项目概述

图像配准是将两幅图像对齐的过程。在这个过程中，一幅图像被作为固定图像，另一幅作为移动图像。目标是对移动图像应用变换，使得变换后的图像（称为配准图像）具有与固定图像相同的方向。

图像配准类型

刚性图像配准 (RIR)

• 所有变换都是仿射变换
• 像素到像素的关系保持不变
• 适用于移动图像没有变形的情况

可变形图像配准 (DIR)

• 当 RIR 无法完成所需任务时使用
• 可以用于医学结构之间的扫描分析和比较
• 通常涉及两个步骤：初始仿射变换和可变形变换

快速开始

环境配置

确保已安装 Python 和 PyTorch：

pip install torch torchvision

获取项目

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/vo/VoxelMorph-PyTorch.git
cd VoxelMorph-PyTorch

运行示例

项目提供了完整的示例代码，可以直接运行：

python main.py

核心架构解析

UNet 网络结构

VoxelMorph 使用 UNet 架构作为其核心组件：

class UNet(nn.Module):
    def contracting_block(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3):
        block = torch.nn.Sequential(
            torch.nn.Conv2d(kernel_size=kernel_size, in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, padding=1),
            torch.nn.BatchNorm2d(out_channels),
            torch.nn.ReLU(),
            torch.nn.Conv2d(kernel_size=kernel_size, in_channels=out_channels, out_channels=out_channels, padding=1),
            torch.nn.BatchNorm2d(out_channels),
            torch.nn.ReLU(),
        )
        return block

空间变换网络

空间变换网络负责将学习到的变形场应用到移动图像上：

class SpatialTransformation(nn.Module):
    def forward(self, moving_image, deformation_matrix):
        dx = deformation_matrix[:, :, :, 0]
        dy = deformation_matrix[:, :, :, 1]
        x_mesh, y_mesh = self.meshgrid(height, width)
        x_new = dx + x_mesh
        y_new = dy + y_mesh
        return self.interpolate(moving_image, x_new, y_new)

实战应用

数据集处理

项目使用 FIRE 眼底图像配准数据集作为示例：

class Dataset(data.Dataset):
    def __getitem__(self, index):
        ID = self.list_IDs[index]
        fixed_image = torch.Tensor(
            resize(io.imread('./fire-fundus-image-registration-dataset/' + ID + '_1.jpg'), (256, 256, 3)))
        moving_image = torch.Tensor(
            resize(io.imread('./fire-fundus-image-registration-dataset/' + ID + '_2.jpg'), (256, 256, 3)))
        return fixed_image, moving_image

模型训练流程

完整的训练流程包括：

# 初始化 VoxelMorph 对象
vm = VoxelMorph((3, 256, 256), is_2d=True)

# 数据加载器配置
params = {'batch_size': 1, 'shuffle': True, 'num_workers': 6}

# 训练循环
for epoch in range(max_epochs):
    for batch_fixed, batch_moving in training_generator:
        loss, dice = vm.train_model(batch_moving, batch_fixed)

损失函数详解

互相关损失

def cross_correlation_loss(I, J, n):
    # 计算图像间的局部相似度
    cc = cross*cross / (I_var*J_var + np.finfo(float).eps)
    return torch.mean(cc)

平滑度损失

def smooothing_loss(y_pred):
    dy = torch.abs(y_pred[:, 1:, :, :] - y_pred[:, :-1, :, :])
    dx = torch.abs(y_pred[:, :, 1:, :] - y_pred[:, :, :-1, :])
    return d/2.0

总损失函数

def vox_morph_loss(y, ytrue, n=9, lamda=0.01):
    cc = cross_correlation_loss(y, ytrue, n)
    sm = smooothing_loss(y)
    loss = -1.0 * cc + lamda * sm
    return loss

2D 与 3D 版本对比

VoxelMorph2d

• 输入维度：(3, 256, 256)
• 输出变形场：2通道
• 适用于二维图像配准

VoxelMorph3d

• 输入维度：3D 图像
• 输出变形场：3通道
• 适用于三维医学图像配准

性能评估指标

Dice 系数

def dice_score(pred, target):
    top = 2 * torch.sum(pred * target, [1, 2, 3])
    union = torch.sum(pred + target, [1, 2, 3])
    dice = torch.mean(top / bottom)
    return dice

使用技巧与最佳实践

数据预处理

• 确保输入图像尺寸一致（256x256）
• 图像归一化处理
• 数据增强技术应用

模型调优

• 学习率调整策略
• 批量大小优化
• 正则化参数选择

应用场景

医学图像配准

• MRI 图像时序对齐
• CT 与 MRI 图像融合
• 病变进展监测

其他领域

• 遥感图像配准
• 计算机视觉任务
• 机器人导航系统

扩展功能

项目提供了灵活的架构，支持：

• 自定义数据集集成
• 不同维度的图像处理
• GPU 加速训练支持

通过本指南，您可以快速掌握 VoxelMorph-PyTorch 的核心功能和使用方法，为您的图像配准项目提供强大的技术支持。

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