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AutoFuse：变形医学图像配准的自动融合网络
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于学习的算法，用于三维医学图像的变形和匹配。该算法使用卷积神经网络模型和空间变换层，能够快速计算新的扫描成像时的配准场，无需监督信息。该算法能够在不破坏匹配场平滑性的前提下，底层地在一张图像中重构另一张图像，并能够显著加速医学图像分析和处理管道的速度。
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关键要点
- 提出了一种基于学习的算法，用于三维医学图像的变形和匹配。
- 算法使用卷积神经网络（CNN）模型和空间变换层。
- 能够快速计算新的扫描成像时的配准场，无需监督信息。
- 在不破坏匹配场平滑性的前提下，重构另一张图像。
- 显著加速医学图像分析和处理管道的速度。
- 促进学习医学图像配准及其应用的新方向。
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