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摘要
心脏跳动引起组织结构的非线性变化给心脏运动估计带来了巨大挑战.为此提出了一种无监督学习下的三维心脏运动估计网络，将心脏运动估计作为数据驱动的学习任务，用于对心脏图像进行运动估计.网络输入一对三维心脏图像并输出一个形变场，通过图像对之间的相似性度量和正则化项进行无监督优化完成端到端的训练.经过训练的心脏运动估计网络可以在从未见过的心脏图像上完成配准.在ACDC数据集上的实验结果表明：心脏运动估计网络可以推导出平衡运动特征和图像配准精度的运动模型，性能更优.
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单位生物医学工程学院; 中南民族大学
