面向脑部MRI的配准模型
案例介绍
vm1/vm2 双版本网络拓扑，采用 NCC 或 MSE 作为图像相似性损失，结合形变场梯度平滑正则项进行训练，并引入 CosineAnnealingLR 学习率调度与固定图像噪声增强策略提升泛化性能。训练完成后，通过计算 Jacobian
行列式对形变场进行拓扑合理性验证，自动输出折叠比例、负值体素数、体积膨胀/压缩分布等统计指标，确保配准的微分同胚性质。项目还基于 Flask 构建了完整的 Web 应用，支持 NIfTI 格式 3D 医学图像上传（最大
500MB）、模型选择与一键配准推理，自动生成三方向（轴状面/冠状面/矢状面）对比可视化图，并同步计算配准前后的 Dice 分数与相关系数以量化配准效果，结果支持在线预览与 NIfTI 下载。在 LPBA40 脑部 MRI 数据集（40 例）上，最终测试 Dice
达到 0.6855，接近传统方法 ANTs-SyN 的 0.6939，验证了深度学习配准方法的有效性与实用性。
面向脑部MRI的配准模型
案例介绍
本项目基于 PyTorch 实现了 VoxelMorph 无监督 3D 医学图像配准系统，在原始 U-Net 架构基础上集成了 CBAM（通道注意力+空间注意力）模块以增强特征筛选能力，并将普通卷积替换为带 identity shortcut 的残差卷积块以改善梯度流动。系统支持
vm1/vm2 双版本网络拓扑，采用 NCC 或 MSE 作为图像相似性损失，结合形变场梯度平滑正则项进行训练，并引入 CosineAnnealingLR 学习率调度与固定图像噪声增强策略提升泛化性能。训练完成后，通过计算 Jacobian
行列式对形变场进行拓扑合理性验证，自动输出折叠比例、负值体素数、体积膨胀/压缩分布等统计指标，确保配准的微分同胚性质。项目还基于 Flask 构建了完整的 Web 应用，支持 NIfTI 格式 3D 医学图像上传（最大
500MB）、模型选择与一键配准推理，自动生成三方向（轴状面/冠状面/矢状面）对比可视化图，并同步计算配准前后的 Dice 分数与相关系数以量化配准效果，结果支持在线预览与 NIfTI 下载。在 LPBA40 脑部 MRI 数据集（40 例）上，最终测试 Dice
达到 0.6855，接近传统方法 ANTs-SyN 的 0.6939，验证了深度学习配准方法的有效性与实用性。
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