基于双采样数据增广策略的生物医学图像配准－分割联合优化深度网络

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配准与分割是生物医学图像处理领域中的两项重要任务：配准可实现两幅图像中解剖结构的自动匹配；分割可完成独立解剖区域以及病变区域的自动提取。随着深度学习技术的发展，基于深度学习的生物医学图像配准、分割技术性能不断提升，应用场景不断增加[1]。自动、高效、准确的配准、分割技术在解剖结构研究、医学临床诊断、生物脑图谱构建[2-3]等方面起到了重要作用。（剩余12376字）

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