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MAD：图像配准的模态无关距离度量
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过点积和小型卷积神经网络，提出了一个通用框架用于快速可变形全局注册。该方法适用于临床环境，比基于局部图像块的指标快几个数量级。实验表明，该方法在未知的解剖学和模态组合上具有广泛的适应能力。
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关键要点
- 提出了一个通用框架用于快速可变形全局注册。
- 该方法通过点积和小型卷积神经网络实现，速度比基于局部图像块的指标快几个数量级。
- 方法可直接应用于临床环境，只需替换相似度测量。
- 实验表明该方法在未知的解剖学和模态组合上具有广泛的适应能力。
- 无需进行专门的重新训练，具有良好的泛化性。
- 公开了训练代码和数据。
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