論文の概要: Deep Convolutional Neural Network for Non-rigid Image Registration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.12034v1
• Date: Sat, 24 Apr 2021 23:24:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-27 14:25:52.621969
• Title: Deep Convolutional Neural Network for Non-rigid Image Registration
• Title（参考訳）: 非剛性画像登録のための深層畳み込みニューラルネットワーク
• Authors: Eduard F. Durech
• Abstract要約: 本稿では、深層ニューラルネットワーク(dnn)と、より具体的には、深層畳み込みニューラルネットワーク(cnn)の非剛性画像登録を効率的に行う能力について検討する。 実験の結果、CNNは非剛体画像の効率的な登録に利用でき、従来のDiffomorphic Demons や Pyramiding に比べて計算時間もかなり少ないことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Images taken at different times or positions undergo transformations such as rotation, scaling, skewing, and more. The process of aligning different images which have undergone transformations can be done via registration. Registration is desirable when analyzing time-series data for tracking, averaging, or differential diagnoses of diseases. Efficient registration methods exist for rigid (including linear or affine) transformations; however, for non-rigid (also known as non-affine) transformations, current methods are computationally expensive and time-consuming. In this report, I will explore the ability of a deep neural network (DNN) and, more specifically, a deep convolutional neural network (CNN) to efficiently perform non-rigid image registration. The experimental results show that a CNN can be used for efficient non-rigid image registration and in significantly less computational time than a conventional Diffeomorphic Demons or Pyramiding approach.
• Abstract（参考訳）: 異なる時間や位置で撮影された画像は、回転、スケーリング、歪むなどの変換を受ける。 変換された異なる画像を整列するプロセスは、登録によって行うことができる。 登録は、疾患の追跡、平均化、または鑑別診断のための時系列データを分析する際に望ましい。 剛性変換(線形変換やアフィン変換を含む)には効率的な登録方法が存在するが、非剛性変換(非アフィン変換とも呼ばれる)では、現在の手法は計算に高価で時間を要する。 本稿では、深層ニューラルネットワーク(dnn)と、より具体的には、深層畳み込みニューラルネットワーク(cnn)の非剛性画像登録を効率的に行う能力について検討する。 実験の結果、CNNは非剛体画像の効率的な登録に利用でき、従来のDiffomorphic Demons や Pyramiding に比べて計算時間もかなり少ないことがわかった。

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