基于生成对抗网络的医学图像非刚性配准算法研究

目录

第1 章 绪论

1.1 课题的研究目的及意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 基于传统的非刚性配准方法

1.2.2 基于深度学习的非刚性配准方法

1.2.3 GANs 的理论及其应用现状

1.3 本文组织及安排

1.4 本章小结

第2 章 基本理论

2.1 卷积神经网络

2.2 残差网络

2.2.1 常规残差网络

2.2.2 密集残差网络

2.3 GANs及其变体模型

2.3.1 GANs的原理和训练

2.3.2 GANs的不同变体

2.4 医学图像非刚性配准的图像质量评估指标

(1) 平均平方误差