通过成像风格转换实现MR与超声图像的由粗到精联合配准
Coarse-to-Fine Joint Registration of MR and Ultrasound Images via Imaging Style Transfer
AI总结：
提出一种结合3D CycleGAN风格转换与仿射及局部可变形变换的由粗到精流程，用于术前MR与术后US图像配准，提升图像对一致性。
摘要：
我们开发了一种用于配准术前磁共振（MR）图像与术后切除超声（US）图像的流程。该方法利用3D CycleGAN进行非配对风格转换，生成合成T1图像，从而提升配准性能。此外，我们的配准过程采用仿射变换和局部可变形变换，实现由粗到精的配准。结果表明，在大多数情况下，我们的方法提高了MR与US图像对之间的一致性。
英文摘要：
We developed a pipeline for registering pre-surgery Magnetic Resonance (MR) images and post-resection Ultrasound (US) images. Our approach leverages unpaired style transfer using 3D CycleGAN to generate synthetic T1 images, thereby enhancing registration performance. Additionally, our registration process employs both affine and local deformable transformations for a coarse-to-fine registration. The results demonstrate that our approach improves the consistency between MR and US image pairs in most cases.
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