Fugu-MT 論文翻訳(概要): Semantic similarity metrics for learned image registration

論文の概要: Semantic similarity metrics for learned image registration

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.10051v1
Date: Tue, 20 Apr 2021 15:23:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-21 17:10:22.360270
Title: Semantic similarity metrics for learned image registration
Title（参考訳）: 学習画像登録における意味的類似度指標
Authors: Steffen Czolbe, Oswin Krause and Aasa Feragen
Abstract要約: 画像登録のための意味的類似度尺度を提案する。このアプローチは、学習に基づく登録モデルの最適化を促進するデータセット固有の特徴を学習する。自動エンコーダを用いた非監視的アプローチと、補助セグメンテーションデータを用いた半監督的アプローチの両方をトレーニングし、画像登録のための意味的特徴を抽出します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.355938901584565
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We propose a semantic similarity metric for image registration. Existing metrics like Euclidean Distance or Normalized Cross-Correlation focus on aligning intensity values, giving difficulties with low intensity contrast or noise. Our approach learns dataset-specific features that drive the optimization of a learning-based registration model. We train both an unsupervised approach using an auto-encoder, and a semi-supervised approach using supplemental segmentation data to extract semantic features for image registration. Comparing to existing methods across multiple image modalities and applications, we achieve consistently high registration accuracy. A learned invariance to noise gives smoother transformations on low-quality images.
Abstract（参考訳）: 画像登録のための意味的類似度尺度を提案する。ユークリッド距離や正規化クロス相関のような既存のメトリクスは、強度の値の整合に重点を置いており、強度のコントラストやノイズが低い。提案手法は,学習ベース登録モデルの最適化を促進するデータセット固有の特徴を学習する。自動エンコーダを用いた教師なしアプローチと補足セグメンテーションデータを用いた半教師なしアプローチの両方を訓練し、画像登録のための意味的特徴を抽出する。複数の画像モダリティとアプリケーションにわたる既存の方法と比較し、一貫して高い登録精度を達成する。ノイズに対する学習的不変性は、低画質の画像に対してよりスムーズな変換を与える。

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