Most existing deep learning-based registration methods are trained on single-type images to address same-domain tasks.However, cross-domain deformable registration remains challenging.We argue that the tailor-made matching criteria in traditional registration methods is one of the main reason they are applicable in different domains.Motivated by this, we devise a registration-oriented encoder to model the matching criteria of image features and structural features, which is beneficial to boost registration accuracy and adaptability.Specifically, a general feature encoder (Encoder-G) is proposed to capture comprehensive medical image features, while a structural feature encoder (Encoder-S) is designed to encode the structural self-similarity into the global representation.Extensive experiments on images from three different domains prove the efficacy of the proposed method. Moreover, by updating Encoder-S using one-shot learning, our method can effectively adapt to different domains.The code is publicly available at https://github.com/JuliusWang-7/EncoderReg.


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图像配准是图像处理研究领域中的一个典型问题和技术难点,其目的在于比较或融合针对同一对象在不同条件下获取的图像,例如图像会来自不同的采集设备,取自不同的时间,不同的拍摄视角等等,有时也需要用到针对不同对象的图像配准问题。具体地说,对于一组图像数据集中的两幅图像,通过寻找一种空间变换把一幅图像映射到另一幅图像,使得两图中对应于空间同一位置的点一一对应起来,从而达到信息融合的目的。 该技术在计算机视觉、医学图像处理以及材料力学等领域都具有广泛的应用。根据具体应用的不同,有的侧重于通过变换结果融合两幅图像,有的侧重于研究变换本身以获得对象的一些力学属性。
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