多模态学习：通过术中 CBCT 和术前 CT 改进分割

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

通过融合预操作 CT 和模拟的术中 CBCT，研究了术中图像质量和错位对分割性能的影响，结果显示融合图像能够改善分割性能，即使显著错位的预操作数据也有潜力提高分割性能。

通过CT和MRI多模态图像的信息特征，提出了一种空间对齐算法和弱监督多模态注册网络，实现了多深度多模态图像的自动对齐。该方法通过金字塔特征和代价体积估计光流，并在多种评估指标上证明了其优越性，验证了其在多模态图像注册中的有效性。

多模态图像 弱监督多模态注册网络 磁共振成像 空间对齐算法 计算机断层扫描
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