論文の概要: An Auto-Context Deformable Registration Network for Infant Brain MRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.09230v2
• Date: Sun, 5 Jul 2020 08:56:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-01 14:06:35.355556
• Title: An Auto-Context Deformable Registration Network for Infant Brain MRI
• Title（参考訳）: 幼児脳MRIにおける自動変形型登録ネットワーク
• Authors: Dongming Wei, Sahar Ahmad, Yunzhi Huang, Lei Ma, Zhengwang Wu, Gang Li, Li Wang, Qian Wang, Pew-Thian Yap, Dinggang Shen
• Abstract要約: 本稿では, 自動文脈戦略を用いて変形場を段階的に洗練する幼児向け深層登録ネットワークを提案する。 本手法は, 繰り返し変形改善のために1つのネットワークを複数回呼び出すことにより, 変形場を推定する。 現状登録法との比較実験の結果, 変形場の滑らかさを保ちながら, 高い精度を達成できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.57017031561516
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deformable image registration is fundamental to longitudinal and population analysis. Geometric alignment of the infant brain MR images is challenging, owing to rapid changes in image appearance in association with brain development. In this paper, we propose an infant-dedicated deep registration network that uses the auto-context strategy to gradually refine the deformation fields to obtain highly accurate correspondences. Instead of training multiple registration networks, our method estimates the deformation fields by invoking a single network multiple times for iterative deformation refinement. The final deformation field is obtained by the incremental composition of the deformation fields. Experimental results in comparison with state-of-the-art registration methods indicate that our method achieves higher accuracy while at the same time preserves the smoothness of the deformation fields. Our implementation is available online.
• Abstract（参考訳）: 変形可能な画像登録は、長手および人口分析に不可欠である。 乳児脳mri画像の幾何学的アライメントは,脳の発達に伴う画像出現の急速な変化により困難である。 本稿では, 幼児向け深層登録ネットワークを提案する。このネットワークは, 自動文脈戦略を用いて変形場を徐々に洗練し, 高精度な対応関係を得る。 複数の登録ネットワークを訓練する代わりに,複数のネットワークを複数回起動して変形場を推定し,反復的変形微細化を行う。 最終変形場は、変形場のインクリメンタルな組成により得られる。 現状登録法との比較実験結果から, 変形場の滑らかさを保ちながら, 高い精度を達成できることが示唆された。 私たちの実装はオンラインで利用可能です。

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