LDRNet：胸部CT图像的大变形注册模型
计算机视觉与模式识别
2026-02-03 v1
摘要
大多数基于深度学习的医学图像注册算法聚焦于脑图像注册任务。与脑注册相比，胸部CT注册的变形更大、背景更复杂且区域重叠更严重。本文提出了一种快速无监督深度学习方法LDRNet，用于胸部CT图像的大变形图像注册。我们首先预测粗糙分辨率的注册场，然后从粗到细进行细化。我们提出了两个创新性技术组件：1）用于在不同分辨率下细化注册场的细化模块；2）用于从高级特征中学习变换矩阵的刚性模块。我们在私有数据集和公开数据集SegTHOR上进行训练和评估。我们将结果与基于传统注册方法以及深度学习注册模型VoxelMorph、RCN和LapIRN的性能进行比较。结果表明，我们的模型在大变形图像注册方面实现了最先进的性能，且速度更快。
引用
@article{arxiv.2602.01812,
title = {LDRNet: Large Deformation Registration Model for Chest CT Registration},
author = {Cheng Wang and Qiyu Gao and Fandong Zhang and Shu Zhang and Yizhou Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.01812},
year = {2026}
}