37、基于机器学习和深度学习的医学图像配准方法

基于机器学习和深度学习的医学图像配准方法

1. 机器学习在图像配准中的应用背景

在医学图像分析中，图像配准是一项关键任务，但传统的配准方法在处理一些具有挑战性的情况时表现不佳。例如，不同时间点的婴儿脑部磁共振成像（MRI）存在较大的外观差异，正常脑部 MRI 与患有阿尔茨海默病（AD）的萎缩脑部 MRI 存在较大的解剖学差异。为了解决这些问题，机器学习技术被引入到图像配准中，通过学习训练数据集中的先验配准知识，简化具有挑战性的配准任务。

1.1 具有挑战性的配准案例

类型	案例描述
大外观差异	不同时间点的婴儿脑部 MRI 配准
大解剖学差异	正常脑部 MRI 与 AD 脑部 MRI 配准

1.2 机器学习在图像配准中的分类

基于学习目标，机器学习模型可分为以下三类：
1. 学习初始化变形场，以简化复杂的优化过程。
2. 学习中间图像，为待配准的浮动图像和参考图像提供桥梁。
3. 学习图像外观变化，消除图像外观差异。

以下是机器学习在图像配准中的具体方法：
| 学习目标 | 方法 | 数据 |
| — | — | — |
| 初始化变形场 | 回归森林、支持向量回归、稀疏学习 | 老年脑部 MRI、成人脑部 M