論文の概要: Unsupervised learning of multimodal image registration using domain
adaptation with projected Earth Move's discrepancies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.14107v1
- Date: Thu, 28 May 2020 15:57:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-27 05:03:16.606217
- Title: Unsupervised learning of multimodal image registration using domain
adaptation with projected Earth Move's discrepancies
- Title（参考訳）: 投影されたアースモーブの差による領域適応によるマルチモーダル画像登録の教師なし学習
- Authors: Mattias P Heinrich and Lasse Hansen
- Abstract要約: 教師なしのドメイン適応は、マルチモーダル登録の現在の制限を克服するのに有益である。
離散マルチモーダル登録における教師なしドメイン適応の最初の利用を提案する。
概念実証は、犬MRIスキャンのモノモダルからマルチコントラスト(Multi-Contrast)2Dへのドメイン転送が適用可能であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.88841928746097
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Multimodal image registration is a very challenging problem for deep learning
approaches. Most current work focuses on either supervised learning that
requires labelled training scans and may yield models that bias towards
annotated structures or unsupervised approaches that are based on hand-crafted
similarity metrics and may therefore not outperform their classical non-trained
counterparts. We believe that unsupervised domain adaptation can be beneficial
in overcoming the current limitations for multimodal registration, where good
metrics are hard to define. Domain adaptation has so far been mainly limited to
classification problems. We propose the first use of unsupervised domain
adaptation for discrete multimodal registration. Based on a source domain for
which quantised displacement labels are available as supervision, we transfer
the output distribution of the network to better resemble the target domain
(other modality) using classifier discrepancies. To improve upon the sliced
Wasserstein metric for 2D histograms, we present a novel approximation that
projects predictions into 1D and computes the L1 distance of their cumulative
sums. Our proof-of-concept demonstrates the applicability of domain transfer
from mono- to multimodal (multi-contrast) 2D registration of canine MRI scans
and improves the registration accuracy from 33% (using sliced Wasserstein) to
44%.
- Abstract（参考訳）: マルチモーダル画像登録は、ディープラーニングアプローチにおいて非常に難しい問題である。
現在のほとんどの研究は、ラベル付きトレーニングスキャンを必要とする教師付き学習に重点を置いており、注釈付き構造に偏るモデルや、手作りの類似度メトリクスに基づいた教師なしアプローチをもたらす可能性がある。
優れたメトリクスを定義するのが難しいマルチモーダル登録の現在の制限を克服する上で、教師なしのドメイン適応は有益であると考えています。
ドメイン適応は、これまで主に分類問題に限られてきた。
離散マルチモーダル登録における教師なしドメイン適応の最初の利用を提案する。
量子化された変位ラベルを監視対象とするソースドメインに基づいて,ネットワークの出力分布を,分類器の相違を利用して目的領域(他のモダリティ)によく似ているように転送する。
2次元ヒストグラムのスライスされたワッサースタイン計量を改善するために、予測を1dに投影し、累積和のl1距離を計算する新しい近似を提案する。
概念実証は、犬MRIスキャンのモノモダルからマルチコントラスト(マルチコントラスト)2Dへのドメイン転送の適用性を実証し、登録精度を33%(スライスしたワッサースタイン)から44%に向上させる。
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