基于神经ODE和结构描述符的 multimodal 微分同胚配准

本文介绍了一种使用神经ODE和结构描述符进行多模态图像配准的新方法。它解决了现有方法的局限性，特别是在处理不同图像模态和需要大量训练数据方面。所提出的方法在准确性、计算效率和鲁棒性方面具有优势，使其成为医学图像分析领域的重要贡献。

• •提出了一种使用神经ODE的新型多模态微分同胚配准方法。
• •解决了现有方法在模态处理和训练数据需求方面的局限性。
• •采用结构描述符进行与模态无关的度量建模。
• •展示了优于最先进基线的性能。
• •显示了对正则化的鲁棒性和对不同尺度的适用性。