【論文筆記】ICNet：用於無監督醫學圖像配準的逆一致性模型

本文是文章《Inverse-Consistent Deep Networks for Unsupervised Deformable Image Registration》的閱讀筆記。 過去基於學習的配準方法忽略了圖像之間轉換的逆一致性，並且形變場只被要求局部平滑，不能完全避免形變場的重疊。基於以上兩點，提出了一個用於無監督圖像配準的逆一致性網絡模型ICNet，同時提出了「反重疊約束」來避免形變場

>>阅读原文<<