التسجيل الصوري هو تقنية أساسية في تحليل الصور الطبية لتقدير التشوهات بين أزواج الصور. يعتبر نموذج التشوه الجيد مهمًا للحصول على تقديرات عالية الجودة. ومع ذلك، فإن معظم النهج الحالية تستخدم نماذج تشوه عشوائية تم اختيارها لسهولة التعامل معها رياضيًا بدلاً من التقاط التباين الملاحظ في البيانات. تتعلم النهج الحديثة القائمة على التعلم العميق نماذج التشوه مباشرة من البيانات. ومع ذلك، فإنها توفر سيطرة محدودة على المنتظمية المكانية للتحويلات. بدلاً من تعلم النهج الكامل للتسجيل، نتعلم مُنتظمٍ فراغي متكيف داخل نموذج التسجيل. هذا يسمح بتحكم المستوى المرغوب من المنتظمية وحفظ خصائص البنية لنموذج التسجيل. على سبيل المثال، يمكن تحقيق التحويلات الدفورية (diffeomorphic). يعد نهجنا انحرافًا جذريًا عن النهج الحالية القائمة على التعلم العميق في التسجيل الصوري من خلال دمج نموذج التعلم العميق في خوارزمية تسجيل قائمة على الأمثلة لتوظيف وتكيف بيانات نموذج التسجيل نفسه.