基于多尺度膨胀残差和双重注意力的可变形配准网络
羊晶晶, 王远军

Deformable Registration Network Based on Multi-scale Dilated Residual and Dual Attention
YANG Jingjing, WANG Yuanjun
表A3 符号表
Table A3 Symbol table
符号 含义
ϕ 变形场
$\widehat{\phi }$ 最佳变形场
${I}_{\text{f}}$ 固定图像
${I}_{\text{m}}$ 运动图像
$L({I}_{\text{f}},{I}_{\text{m}},\phi)$ 总损失
${I}_{\text{m}}\circ \phi $ 配准后图像
${L}_{\text{sim}}({I}_{\text{f}},{I}_{\text{m}}\circ \phi)$ 固定图像和配准后图像间的相似性损失
${L}_{\text{smooth}}(\phi)$ 变形场的正则化损失
Ω 图像域
p 体素
${p}_{\text{i}}$ p为中心的局部邻域
${\overline{I}}_{\text{f}}(p)$ 固定图像中以体素p为中心的平均体素值
$[{\overline{I}}_{\text{m}}\circ \phi ](p)$ 配准后图像以体素p为中心的平均体素值
$\nabla \phi (p)$ p处变形场的空间梯度
$\mathrm{det}({J}_{\phi }(p))$ p处的雅可比行列式
${S}_{\text{w}}$ 配准后图像的标签
${S}_{\text{f}}$ 固定图像的标签