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WiNet：基于小波的增量学习用于高效医学图像配准
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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
本研究引入了一种模型驱动的WiNet，通过利用原始输入图像对导出的小波系数，逐步估计不同尺度上的位移/速度场的规模，并利用我们设计的逆离散小波变换（IDWT）层实现无缝重建全分辨率的位移/速度场，避免了网络串联或组合操作的复杂性，使得我们的WiNet成为一种可以解释且高效的粗细方法。广泛的实验证明，我们的WiNet精确且GPU高效。
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关键要点
- 本研究引入了一种模型驱动的WiNet。
- WiNet利用原始输入图像导出的小波系数，逐步估计不同尺度上的位移/速度场规模。
- 设计了逆离散小波变换（IDWT）层，实现全分辨率的位移/速度场重建。
- 避免了网络串联或组合操作的复杂性。
- WiNet是一种可以解释且高效的粗细方法。
- 广泛的实验证明WiNet精确且GPU高效。
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