Medical Image Registration and Its Application in Retinal Images: A Review

医学图像配准是疾病诊断和治疗的关键，因为它能够合并不同时间、角度或模态下捕获的图像的多样信息。虽然已经有几项调查回顾了医学图像配准的发展，但这些调查并没有系统地总结现有医学图像配准方法的方法学。因此，我们从传统和深度学习两个方向全面回顾了这些方法，旨在帮助受众快速了解医学图像配准的发展。特别是，在每个部分的末尾，我们还回顾了近期视网膜图像配准的进展，这方面的研究尚未引起足够的关注。此外，我们还讨论了视网膜图像配准的当前挑战，并提供了未来研究的见解和前景。

综述了医学图像配准的传统和深度学习方法，重点关注了视网膜图像配准的最新进展和挑战，并提供了未来研究的展望。

本文系统总结了现有的医学图像配准方法，包括传统方法和深度学习方法，并重点关注了视网膜图像配准的最新进展和挑战。同时，本文提供了未来研究的展望，为该领域的研究提供了指导。

本文详细介绍了医学图像配准的传统方法和深度学习方法，并重点介绍了视网膜图像配准的最新进展和挑战。实验使用了多个数据集，并比较了不同方法的表现。本文还提供了未来研究的展望，为该领域的研究提供了指导。

最近在该领域的相关研究包括：'A Survey of Medical Image Registration on Multimodal Images'，'Deep Learning for Medical Image Registration: A Survey'，'Retinal Image Registration: A Review'等。