MR-CT 图像弱监督下的颈部宫颈癌放射治疗对齐与配准
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。通过利用计算机断层扫描（CT）和磁共振成像（MRI）多模态图像的信息特征，我们提出了一种初步的空间对齐算法和弱监督多模态注册网络，有效地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来估计光流，并在多种评估指标上证明了该方法在传统体积渲染对齐方法和注册网络方面的优越性，从而证明了我们模型在多模态图像注册中的有效性。
本文介绍了一种用于评估新辅助化疗后乳腺DCE-MRI的长期变形注册方法，通过无监督关键点检测和选择性体积保持的有条件金字塔式注册网络，该方法能够精确量化肿瘤变化并保持肿瘤体积不变。实验证明该方法具有更好的注册性能和肿瘤体积保持能力，并且基于该方法的生物标志物在病理完全缓解预测中具有高准确性。该方法对于随访肿瘤分割和响应预测具有重要价值。
