論文の概要: Deep Group-wise Variational Diffeomorphic Image Registration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.00231v1
• Date: Thu, 1 Oct 2020 07:37:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-12 08:38:01.204914
• Title: Deep Group-wise Variational Diffeomorphic Image Registration
• Title（参考訳）: グループ単位の差分型画像登録
• Authors: Tycho F.A. van der Ouderaa, Ivana I\v{s}gum, Wouter B. Veldhuis and Bob D. de Vos
• Abstract要約: 本稿では,複数の画像の同時登録を可能にするために,現在の学習ベース画像登録を拡張することを提案する。 本稿では,複数の画像の粘性測地線平均への登録と,利用可能な画像のいずれかを固定画像として使用可能な登録を両立できる汎用的な数学的枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0022455491411653
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Deep neural networks are increasingly used for pair-wise image registration. We propose to extend current learning-based image registration to allow simultaneous registration of multiple images. To achieve this, we build upon the pair-wise variational and diffeomorphic VoxelMorph approach and present a general mathematical framework that enables both registration of multiple images to their geodesic average and registration in which any of the available images can be used as a fixed image. In addition, we provide a likelihood based on normalized mutual information, a well-known image similarity metric in registration, between multiple images, and a prior that allows for explicit control over the viscous fluid energy to effectively regularize deformations. We trained and evaluated our approach using intra-patient registration of breast MRI and Thoracic 4DCT exams acquired over multiple time points. Comparison with Elastix and VoxelMorph demonstrates competitive quantitative performance of the proposed method in terms of image similarity and reference landmark distances at significantly faster registration.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは、ペアワイズ画像登録にますます使われている。 本稿では,複数の画像を同時に登録できるように,現在の学習に基づく画像登録を拡張することを提案する。 これを実現するために,VoxelMorph法を用いて,複数の画像のジオデシック平均への登録と,利用可能な画像のいずれかを固定画像として使用可能な登録を両立できる汎用的な数学的枠組みを提案する。 さらに, 正規化された相互情報, 登録時のよく知られた画像類似度指標, 複数画像間, および粘性流体エネルギーを明示的に制御し, 変形を効果的に定式化する前者に基づく可能性を提供する。 胸部mri検査と胸部4dct検査を複数回実施し,そのアプローチを訓練し,評価した。 Elastix と VoxelMorph との比較では,画像類似度と基準ランドマーク距離を比較検討し,より高速な登録を行う。

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