論文の概要: Learning Multi-Modal Volumetric Prostate Registration with Weak Inter-Subject Spatial Correspondence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.04938v1
• Date: Tue, 9 Feb 2021 16:48:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-10 15:07:30.280101
• Title: Learning Multi-Modal Volumetric Prostate Registration with Weak Inter-Subject Spatial Correspondence
• Title（参考訳）: 弱物体間空間対応による多モードボリューム前立腺登録の学習
• Authors: Oleksii Bashkanov, Anneke Meyer, Daniel Schindele, Martin Schostak, Klaus T\"onnies, Christian Hansen, Marko Rak
• Abstract要約: MRシークエンスにおける前立腺の位置に関する事前情報のための補助入力をニューラルネットワークに導入する。 MR-TRUS前立腺データのラベルが弱いことから,最先端のディープラーニング手法に匹敵する登録品質を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6894568533991543
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent studies demonstrated the eligibility of convolutional neural networks (CNNs) for solving the image registration problem. CNNs enable faster transformation estimation and greater generalization capability needed for better support during medical interventions. Conventional fully-supervised training requires a lot of high-quality ground truth data such as voxel-to-voxel transformations, which typically are attained in a too tedious and error-prone manner. In our work, we use weakly-supervised learning, which optimizes the model indirectly only via segmentation masks that are a more accessible ground truth than the deformation fields. Concerning the weak supervision, we investigate two segmentation similarity measures: multiscale Dice similarity coefficient (mDSC) and the similarity between segmentation-derived signed distance maps (SDMs). We show that the combination of mDSC and SDM similarity measures results in a more accurate and natural transformation pattern together with a stronger gradient coverage. Furthermore, we introduce an auxiliary input to the neural network for the prior information about the prostate location in the MR sequence, which mostly is available preoperatively. This approach significantly outperforms the standard two-input models. With weakly labelled MR-TRUS prostate data, we showed registration quality comparable to the state-of-the-art deep learning-based method.
• Abstract（参考訳）: 近年,画像登録問題を解決するための畳み込みニューラルネットワーク(cnns)の適性が実証された。 CNNは、医療介入中のより良いサポートに必要なより速い変換推定とより大きな一般化機能を可能にします。 従来の完全に監視されたトレーニングでは、voxel-to-voxel変換など、多くの高品質の地上真実データが必要です。 本研究では、変形場よりもアクセスしやすい基底真理であるセグメンテーションマスクを通してのみ間接的にモデルを最適化する弱い教師付き学習を用いている。 本研究は,マルチスケールDice類似度係数 (mDSC) と,セグメント化による符号付き距離マップ (SDM) の類似度について検討する。 我々は,mDSCとSDMの類似度測定の組み合わせにより,より正確で自然な変換パターンとより強い勾配範囲が得られることを示した。 さらに,主に術前に使用可能なmr系列の前立腺位置に関する事前情報に対して,ニューラルネットワークへの補助入力を導入する。 このアプローチは標準的な2入力モデルを大幅に上回る。 MR-TRUS前立腺データでは, 最新の深層学習法に匹敵する登録品質を示した。

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