論文の概要: Adversarial Uni- and Multi-modal Stream Networks for Multimodal Image Registration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.02790v2
• Date: Mon, 21 Sep 2020 06:12:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-13 03:03:01.903753
• Title: Adversarial Uni- and Multi-modal Stream Networks for Multimodal Image Registration
• Title（参考訳）: マルチモーダル画像登録のための逆一モード・多モードストリームネットワーク
• Authors: Zhe Xu, Jie Luo, Jiangpeng Yan, Ritvik Pulya, Xiu Li, William Wells III, Jayender Jagadeesan
• Abstract要約: CT画像とMR画像との変形性画像登録は多くの画像誘導療法において不可欠である。 本稿では,新しい翻訳に基づく教師なしデフォルマブル画像登録手法を提案する。 本手法は2つの臨床データセットで評価され,最先端の従来法と学習法と比較して有望な結果が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.637787406888478
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deformable image registration between Computed Tomography (CT) images and Magnetic Resonance (MR) imaging is essential for many image-guided therapies. In this paper, we propose a novel translation-based unsupervised deformable image registration method. Distinct from other translation-based methods that attempt to convert the multimodal problem (e.g., CT-to-MR) into a unimodal problem (e.g., MR-to-MR) via image-to-image translation, our method leverages the deformation fields estimated from both: (i) the translated MR image and (ii) the original CT image in a dual-stream fashion, and automatically learns how to fuse them to achieve better registration performance. The multimodal registration network can be effectively trained by computationally efficient similarity metrics without any ground-truth deformation. Our method has been evaluated on two clinical datasets and demonstrates promising results compared to state-of-the-art traditional and learning-based methods.
• Abstract（参考訳）: CT画像とMR画像との変形性画像登録は多くの画像誘導療法において不可欠である。 本稿では,新しい翻訳に基づく教師なしデフォルマブル画像登録手法を提案する。 マルチモーダル問題(例えばct-to-mr)を画像から画像への変換によってユニモーダル問題(例えばmr-to-mr)に変換しようとする他の翻訳法とは別の方法である。 (i)翻訳されたMR画像及び (i) 元のCT画像はデュアルストリーム方式で、自動的に融合してより良い登録性能を得る方法を学ぶ。 マルチモーダル登録ネットワークは, 地盤変形を伴わずに計算効率の良い類似度指標を用いて効果的に訓練することができる。 本手法は,2つの臨床データセットで評価され,従来の手法と学習に基づく手法と比較して有望な結果が得られた。

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