文章摘要:图像配准是图像引导手术、图像融合、器官图谱生成、肿瘤和骨骼生长监测等临床任务应用的关键技术，也是一个极具挑战性的问题。近年来，深度学习技术对医学图像处理方法的研究产生重要的影响，在医学图像配准领域发展迅速。对使用深度学习技术实现医学图像配准的研究进行综述，首先按照深度学习模型把医学图像配准方法分为3类，包括监督、弱监督和无监督医学图像配准；然后分别介绍国内外研究进展，并总结这些研究方法的优缺点；在此基础上，阐述常用的深度学习配准框架以及评价标准，并总结常用的开源医学影像数据集；最后对深度学习技术在医学配准图像领域中存在的问题进行分析，展望将来发展的方向。

文章关键词:医学图像配准,深度学习,变形配准,卷积神经网络,

论文作者:周勤 王远军 

作者单位:上海理工大学医疗器械与食品学院 

论文DOI: 10.13255/j.cnki.jusst.20210202001

论文分类号: R-05;TP18;TP391.41

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文章来源：《黑龙江医学》 网址: http://www.hljyxzzs.cn/qikandaodu/2021/0909/1916.html