这篇论文将形变网络和高斯变换结合，致力于提高医学图像分析中深度学习的性能。形变网络以其能捕捉物体不同形态的能力而闻名，然而，其偏差过大，当遇到较大的形变时会出现失效的情况。相比之下，高斯变换具有较好的平滑性，但仅限于图像的局部几何变换。本文通过相互融合这两种方式，使其能够结合各自的优点，从而在医学图像分析中大放异彩。实验结果表明，这种方法在多种图像分析任务中的表现均优于其他现有方法，并提高了深度学习的鲁棒性。对于需要对图像形变建模的许多问题，该方法都可作为一种可靠的工具。追赶最新研究，不妨细读本文，获得更丰富的科技信息。
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