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1. 毕业设计（论文）主要内容：
基于实验室现有的配准技术，希望在利用MOST技术进行成像的过程中能够实时定位成像位置，对已成像或刚刚成像的图像数据自动进行配准，要求是完成二维图像到三维立体图谱上的配准。
最终目标是能够实现一些应用的在线处理和计算，即在数据采集完后能够直接输出分析结果而非图像数据。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
(1) 熟悉掌握现有常用的图像配准技术原理，包括但不限于基于灰度、基于模板、基于特征点、基于域变换、基于深度学习的配准方法，并能够自己实现；
(2) 掌握现有的基于形变场的配准技术原理及流程，了解会遇到的困难，打好基础；
(3) 能够从各种公开的配准算法中选择合适的算法应用到实时配准系统中，能够完成在线应用系统的设计。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
(1) 第1－3周：查阅相关文献资料，明确研究内容，学习毕业设计研究内容所需理论的基础。
确定毕业设计方案，完成开题报告。
(2) 第4－5周：学习python、matlab等编程软件，了解版本控制等系统工具，学会使用编程软件验证数学模型，熟悉常用图像配准技术的原理，选定数据类型。
4. 主要参考文献
[1] A.W. Toga,P.M. Thompson. The role of image registration in brain mapping[J]. Image and Vision Computing,2001,19(1).[2] E. Ferrante,N. Paragios. Slice-to-volume medical image registration: a survey[J]. Medical Image Analysis,Volume 39,July,Pages 101-123.[3] Holden M,Hill D L,Denton E R,Jarosz J M,Cox T C,Rohlfing T,Goodey J,Hawkes D J. Voxel similarity measures for 3-D serial MR brain image registration.[J]. IEEE Transactions on Medical Imaging,2000,19(2).[4] Blendowski Max,Bouteldja Nassim,Heinrich Mattias P. Multimodal 3D medical image registration guided by shape encoder-decoder networks.[J]. International journal of computer assisted radiology and surgery,2019.[5] Kadoya Noriyuki. [Deformable Image Registration and Auto-Segmentation for Various Medical Imaging Types].[J]. Igaku butsuri : Nihon Igaku Butsuri Gakkai kikanshi = Japanese journal of medical physics : an official journal of Japan Society of Medical Physics,2019,39(1).[6] Alireza Sedghi,Jie Luo,Alireza Mehrtash,Steve Pieper,Clare M. Tempany,Tina Kapur,Parvin Mousavi,William M. Wells. Semi-supervised image registration using deep learning[P]. Medical Imaging,2019.[7] Shao-Ya Guan,Tian-Miao Wang,Cai Meng,Jun-Chen Wang. A Review of Point Feature Based Medical Image Registration[J]. Chinese Journal of Mechanical Engineering,2018,31(1).[8] 刘兆辉,李铭浩,肖延丽,彭磊.基于深度学习的医学图像配准[J].电子制作,2019(18):52-53.
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