Deep learning has emerged as a strong alternative for classical iterative methods for deformable medical image registration, where the goal is to find a mapping between the coordinate systems of two images. Popular classical image registration methods enforce the useful inductive biases of symmetricity, inverse consistency, and topology preservation by construct. However, while many deep learning registration methods encourage these properties via loss functions, no earlier methods enforce all of them by construct. Here, we propose a novel registration architecture based on extracting multi-resolution feature representations which is by construct symmetric, inverse consistent, and topology preserving. We also develop an implicit layer for memory efficient inversion of the deformation fields. Our method achieves state-of-the-art registration accuracy on two datasets.


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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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