Rigid Single-Slice Volume Registration via Rotation-Equivariant 2D/3D Feature Matching

本研究提出了一种自监督的二维/三维注册方法，利用群等变卷积神经网络提取旋转等变特征，解决了刚性单切片体积注册的不足。该方法在无解剖先验数据的情况下，在NSCLC-Radiomics CT和KIRBY21 MRI数据集上表现优异，绝对中位角误差低于2度，特征匹配准确率达89%。