在当前的医学影像处理与智能分析领域中，图像配准是一项关键技术，它指的是将来自不同时间、不同视角、不同设备获取的医学图像，或是不同模态的图像，通过一定的变换，使得这些图像的几何信息对齐，以方便后续的图像分析和处理。传统的图像配准方法通常由于计算复杂度高和计算代价大，导致无法满足实时性的要求。近年来，随着深度学习技术的发展，基于学习的图像配准方法取得了显著的进展。
深度学习在医学图像配准中的应用可以分为三类：监督学习、无监督学习和对偶监督/弱监督学习。这三类方法各有其优势和局限性。监督学习方法依赖于大量的标记数据来训练模型，因而能够获得较为准确的配准效果，但需要标注数据的过程费时费力；无监督学习方法不依赖于标记数据，对于数据的泛化能力较强，但在准确性和稳定性上可能会有所欠缺；对偶监督/弱监督学习则试图结合前两者的优点，通过少量标记数据辅助训练过程，同时利用未标记数据提升模型泛化能力。
正则化方法在深度学习的医学图像配准中扮演着重要的角色。基于微分同胚表示的正则化方法通过平滑的变形场来保证变形的一致性和稳定性，这样可以保证配准后的图像具有良好的连续性和可解释性。基于多尺度的正则化方法则通过在不同尺度上进行图像配准，旨在解决不同尺度上特征匹配和细节保留的矛盾，从而提升配准的精度。
文章还展望了基于深度学习的医学图像配准方法的未来发展趋势。预计在数据获取成本和计算资源开销之间取得更好的平衡，同时在算法设计上追求更高的配准精度和稳定性，将是未来研究的主要方向。
深度学习为医学影像配准技术带来了新的机遇和挑战。从实现高效、准确的图像配准，到深入研究正则化方法，再到对算法的进一步优化和创新，深度学习正在改变医学影像配准的面貌，有望为未来的医疗诊断和治疗提供更加强大和精准的技术支持。随着技术的不断进步，深度学习结合医学影像配准的领域还有很大的发展潜力和空间，对于未来医疗影像分析的发展具有重要意义。
