BreastRegNet: 乳房 Faxitron 和组织病理图像的深度学习注册框架

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通过深度学习方法进行图像配准，该方法在集成放射学和病理学信息方面具有更好的性能，从而便于生成大规模数据集，以训练更准确的乳腺癌检测模型。

本文介绍了一种改善乳腺癌治疗中肿瘤定位的学习策略，适用于乳腺磁共振图像注册。该策略克服了乳腺图像中纹理信息不足和变形需要满足微分同胚约束的困难，并提供了早期实验结果。注册网络在乳腺图像的注册中表现出优越的结果，并提供了微分同胚保证。