【开源计划预告】医学图像非刚性配准实践项目开源计划（5-5更新）

前言

疫情当前，全国人民都被禁足在家，对我们的生产生活可谓影响至大。按计划我的研究生生涯即将结束，最近刚在线完成了毕业答辩，还剩下一些离校事宜。回顾这两年多的研究生经历，感慨良多，有积极的，更多的是消极的，不免对即将踏入的社会生活感觉到一些畏怯，对茫茫未来的担忧。闲言少叙，回顾我的科研课题--基于深度学习的医学图像快速配准方法研究--的研究历程，还是有一些成就感的，总算是交了差。

从最初接触这个课题，我信誓旦旦，蛮有信心地接受了导师的安排，但开始时又两眼一抹黑，无处下手，到后来在老师和师兄师姐的帮助下，自己不断摸索、查资料、看论文、与别人交流，慢慢上手，到现在达到毕业要求，完成毕业答辩。回顾整个历程，我不仅要感谢一路上各位的帮助，还要感谢互联网，感谢开源。如果没有开源提供的算法，而只有理论知识，实践起来没有可供模仿的样本，很难从零到一实现一个完整的项目。可以说，我是站在了巨人的肩膀上了，将网上的资源东拼西凑，经过自己的修改与创造，搞出来了我的这个项目。因此，为了回报整个配准社区，我计划将我的项目整理开源。

计划

将配准项目代码开源的计划，我一直都有，最近刚完成答辩，在家还比较闲，就着手付诸实践了。关于开源的方式，我想了很多，具体分列如下，不仅有基础款的，还有锦上添花款的，具体能不能全部实现就要看我的实际情况了，我尽力完成。一旦哪部分内容完成，我会将相应的链接附在下面，以供快速查看。

• GitHub仓库（Timmy-Fang/Deformable-Image-Registration-Projects）

就是将我的代码，特别是使用的工具性的代码段（比如使用pytorch实现的空间转换层、绘制变形场的、统计误差的等等），分享出来，放在一个GitHub仓库里。

代码已上传，欢迎大家来查看。

• CSDN博客 

1. 将使用的工具性的代码段在博客中开源，并添加一些必要的解释说明；
2. 在本博客中分享我的整个探索经历与经验，以供参考。

• bilibili视频 （视频已上传，关注我的B站账号：Timmy870，方便及时获取更新内容，谢谢~）

如果有时间的话，将我之前做的汇报PPT录些视频分享给大家，更直观生动一些，更容易理解。

视频终于更新啦，欢迎大家来观看、发弹幕、留言讨论。快来呀！

发表的论文（2020.5.5新增）

我投稿的两篇会议论文也都发表出来了，有兴趣的可以点击链接，下载观看，第一篇是利用基于无监督学习的非刚性配准模型在胸部X光图像上的应用，第二篇是该模型在胸部CT图像配准任务的应用创新实践，文章链接罗列如下。

1， Unsupervised learning-based deformable registration of temporal chest radiographs to detect interval change

2，A FCN-based Unsupervised Learning Model for Deformable Chest CT Image Registration

结束语

最后，感谢所有帮助过我的人，祝你们身体健康，平安喜乐！

如果有什么问题或需要纠正的地方，请各位网友不吝赐教！