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医学图像非刚性配准方法研究的中期报告
本研究旨在研究医学图像非刚性配准方法，中期阶段已完成以下工作：
1.总结了目前医学图像配准的常用方法，包括刚性配准和非刚性配准。刚性配准适用于像片较小、无明显变形的情况，而非刚性配准适用于像片较大、存在明显变形的情况。
2.对非刚性配准中的DeformableRegistration方法进行了深入研究。DeformableRegistration方法通过先对原始图像进行分割，然后对分割后得到的区域进行配准，从而实现医学图像的非刚性配准。
3.分析了目前DeformableRegistration方法中主要存在的问题，包括计算复杂度较高、结果不够准确等。
4.提出了一种基于深度学习的医学图像非刚性配准方法。该方法主要基于卷积神经网络实现，针对现有方法存在的问题进行了改进。
5.进行了实验验证，结果表明所提出的方法能够更快更准确地完成医学图像的非刚性配准。
总的来说，本研究取得了初步的进展，并提出了具有创新性的方法，但还需要进一步完善和优化。