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多模态学习：通过术中 CBCT 和术前 CT 改进分割
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
- 利用CT和MRI多模态图像的信息特征提出空间对齐算法和弱监督多模态注册网络。
- 实现了不同深度的多模态图像的自动对齐。
- 通过金字塔特征和代价体积估计光流。
- 在多种评估指标上证明了该方法的优越性。
- 验证了模型在多模态图像注册中的有效性。
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