醫(yī)療影像在臨床診斷和治療中起著至關(guān)重要的作用。然而，由于多種因素導致的不同影像模態(tài)之間的差異，如不同成像設(shè)備、掃描參數(shù)和圖像質(zhì)量等，可能會給醫(yī)生對患者疾病的準確診斷和治療帶來困擾。因此，實現(xiàn)不同模態(tài)醫(yī)療影像數(shù)據(jù)的配準（即將它們彼此對應）成為了至關(guān)重要的問題。傳統(tǒng)的醫(yī)療影像配準方法通?；谔卣鼽c匹配或圖像互信息等幾何或統(tǒng)計特征，存在許多局限性。近年來，深度學習技術(shù)的快速發(fā)展在圖像處理領(lǐng)域展現(xiàn)出了巨大的潛力。深度學習基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型能夠自動從數(shù)據(jù)中學習到更加復雜的特征表示，能夠解決傳統(tǒng)方法所面臨的問題。因此，基于深度學習的多模態(tài)醫(yī)療影像數(shù)據(jù)配準技術(shù)應運而生。這種技術(shù)利用深度學習模型，通過學習多模態(tài)影像之間的映射關(guān)系，實現(xiàn)準確的配準，從而提高醫(yī)生對疾病的診斷和治療的準確性和效率。本次科研將結(jié)合當前技術(shù)前沿以及學生的相關(guān)經(jīng)歷和需求，展開1v1科研指導服務(wù)。此外，學生也可以定制其他專業(yè)的科研課題。