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Nonlinear Registration of Brain Magnetic Resonance Images with Cross Constraints of Intensity and Structure

Computers, Materials & Continua 2024年第5期79卷 2295-2313页

作者： Han Zhou hongtaoxu Xinyue Chang Wei Zhang Heng Dong Digital Fujian Research Institute of Big Data forAgriculture and Forestry Fujian Agriculture and Forestry UniversityFuzhou350002China College of Computer and Information Science Fujian Agriculture and Forestry UniversityFuzhou350002China

Many deep learning-based registration methods rely on a single-stream encoder-decoder network for computing deformation fields between 3D ***,these methods often lack constraint information and overlook semantic consistency,limiting their *** address these issues,we present a novel approach for medical image registration called theDual-VoxelMorph,featuring a dual-channel cross-constraint *** innovative network utilizes both intensity and segmentation images,which share identical semantic information and feature *** encoder-decoder structures calculate deformation fields for intensity and segmentation images,as generated by the dual-channel cross-constraint *** design facilitates bidirectional communication between grayscale and segmentation information,enabling the model to better learn the corresponding grayscale and segmentation details of the same anatomical *** ensure semantic and directional consistency,we introduce constraints and apply the cosine similarity function to enhance semantic *** on four public datasets demonstrates superior performance compared to the baselinemethod,achieving Dice scores of 79.9%,64.5%,69.9%,and 63.5%for OASIS-1,OASIS-3,LPBA40,and ADNI,respectively.

关键词： Medical image registration cross constraint semantic consistency directional consistency dual-channel

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