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使用循环一致的隐式表示进行强健的可变形图像配准
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于循环一致性的可变形图像配准方法，通过提供隐式正则化来保持变形过程中的拓扑性，解决了深度学习图像配准方法在拓扑性保留方面的缺陷。实验结果表明，该方法在医学和非医学应用中的各种数据集上提供了有效和准确的图像配准，可在几秒钟内处理多样化的图像对。
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关键要点
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提出了一种基于循环一致性的可变形图像配准方法。
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该方法通过隐式正则化保持变形过程中的拓扑性。
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解决了深度学习图像配准方法在拓扑性保留方面的缺陷。
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实验结果表明，该方法在医学和非医学应用中有效且准确。
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该方法可在几秒钟内处理多样化的图像对。
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