論文の概要: Large Deformation Diffeomorphic Image Registration with Laplacian Pyramid Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.16148v2
• Date: Tue, 30 Jun 2020 07:23:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-15 15:16:40.674201
• Title: Large Deformation Diffeomorphic Image Registration with Laplacian Pyramid Networks
• Title（参考訳）: ラプラシアンピラミッド網を用いた大規模変形拡散画像登録
• Authors: Tony C. W. Mok and Albert C. S. Chung
• Abstract要約: 本稿では,画像登録最適化問題を解くために,ラプラシアンピラミッド画像登録ネットワークを提案する。 提案手法は, 良好な微分特性と有望な登録速度を維持しつつ, 既存の手法よりも有意なマージンで性能を向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.4219428942199
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning-based methods have recently demonstrated promising results in deformable image registration for a wide range of medical image analysis tasks. However, existing deep learning-based methods are usually limited to small deformation settings, and desirable properties of the transformation including bijective mapping and topology preservation are often being ignored by these approaches. In this paper, we propose a deep Laplacian Pyramid Image Registration Network, which can solve the image registration optimization problem in a coarse-to-fine fashion within the space of diffeomorphic maps. Extensive quantitative and qualitative evaluations on two MR brain scan datasets show that our method outperforms the existing methods by a significant margin while maintaining desirable diffeomorphic properties and promising registration speed.
• Abstract（参考訳）: 深層学習に基づく手法は, 幅広い医用画像解析タスクにおいて, 変形可能な画像登録の有望な結果を示した。 しかし,既存の深層学習に基づく手法は小さな変形設定に限られることが多いため,これらの手法では,客観的なマッピングやトポロジー保存を含む変換の望ましい特性が無視されることが多い。 本稿では, 微分写像空間内の粗大かつ微細な方法で, 画像登録最適化問題を解くことができる, 深層ラプラシアピラミッド画像登録ネットワークを提案する。 2つのMR脳スキャンデータセットの大規模定量および定性的評価は,本手法が望ましい微分特性と有望な登録速度を維持しつつ,既存の手法よりも有意なマージンで優れていることを示す。

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