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可变形图像配准

MorphSeek: Fine-grained Latent Representation-Level Policy Optimization for Deformable Image Registration

把 DIR 的稠密位移场优化搬到潜特征空间，用高斯策略头 + GRPO 做由粗到细的探索，这种「表征级策略优化」思路可迁移到任何高维稠密预测任务（如光流、稠密对应、点云配准）的搜索式优化中。

Learning Diffeomorphism for Medical Image Registration with Time-Embedded Architectures Using Semigroup Regularization

把配准形变场建模为 ODE 流，用时间嵌入骨干网络加单一半群正则化替代 scaling-and-squaring 积分与多重辅助约束，可直接迁移到需要可逆形变场的医学配准、可逆光流与图像编辑中的形变建模。

Dynamic Stream Network for Combinatorial Explosion Problem in Deformable Medical Image Registration

把「双输入特征组合爆炸」显式建模为问题，并用动态感受野（AdSB）与动态权重注意力（DySA）筛选相关特征组合，这一思路可迁移到光流、立体匹配、多帧融合等任何双/多输入密集预测任务的特征交互设计上。