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跨中心脑ＭＲＩ的域自适应配准：提升鲁棒性方法

袁鸣棋

【摘要】针对跨中心脑磁共振成像（ＭＲＩ）扫描差异导致的配准性能下降问题，本文提出域自适应多尺度特征融合配准框架（ＤＡ⁃ＭＦＦ⁃Ｒｅｇ）。该框架通过对抗域适应、多尺度特征融合及自监督约束提升鲁棒性。在开放影像研究系列－３（ＯＡＳＩＳ－３）和图像信息提取数据集ＩＸＩ上，该方法戴斯相似系数（ＤＳＣ）达８２.５％，较ＶｏｘｅｌＭｏｒｐｈ提升３.４％；ＨＤ９５降至１.９ｍｍ，较ＶｏｘｅｌＭｏｒｐｈ降低３４.５％；雅可比异常率仅０.７％，单次配准耗时９８０ｍｓ。该框架有效缓解扫描差异，兼顾精度与效率，为跨中心神经影像分析提供可靠方案。

【关键字】 跨中心大脑ＭＲＩ图像；域自适应深度学习；配准框架；扫描差异

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