論文の概要: Multi-scale Neural ODEs for 3D Medical Image Registration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.08493v1
• Date: Wed, 16 Jun 2021 00:26:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-17 17:25:52.417105
• Title: Multi-scale Neural ODEs for 3D Medical Image Registration
• Title（参考訳）: 3次元医用画像登録のためのマルチスケールニューラルode
• Authors: Junshen Xu, Eric Z. Chen, Xiao Chen, Terrence Chen, Shanhui Sun
• Abstract要約: 医用画像解析において画像登録は重要な役割を担っている。 ラーニング・トゥ・マップのような深層学習手法はより高速であるが、大きな動きを扱うための精度を改善するために反復的あるいは粗大なアプローチが必要である。 本研究では,マルチスケールのニューラルODEモデルを用いて登録を学習することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.715565365558909
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image registration plays an important role in medical image analysis. Conventional optimization based methods provide an accurate estimation due to the iterative process at the cost of expensive computation. Deep learning methods such as learn-to-map are much faster but either iterative or coarse-to-fine approach is required to improve accuracy for handling large motions. In this work, we proposed to learn a registration optimizer via a multi-scale neural ODE model. The inference consists of iterative gradient updates similar to a conventional gradient descent optimizer but in a much faster way, because the neural ODE learns from the training data to adapt the gradient efficiently at each iteration. Furthermore, we proposed to learn a modal-independent similarity metric to address image appearance variations across different image contrasts. We performed evaluations through extensive experiments in the context of multi-contrast 3D MR images from both public and private data sources and demonstrate the superior performance of our proposed methods.
• Abstract（参考訳）: 画像登録は医用画像解析において重要な役割を果たす。 従来の最適化に基づく手法は、計算コストのかかる反復過程による正確な推定を提供する。 ラーニング・トゥ・マップのような深層学習手法はより高速であるが、大きな動きを扱うための精度を改善するために反復的あるいは粗大なアプローチが必要である。 本研究では,多スケールニューラルodeモデルによる登録オプティマイザの学習を提案する。 推論は、従来の勾配降下最適化器と同様の反復勾配更新で構成されるが、ニューラルODEはトレーニングデータから学習し、各イテレーションで効率よく勾配を適応するため、はるかに高速な方法である。 さらに,異なる画像コントラストにまたがる画像の出現変化に対処するために,モーダル非依存的類似度指標を学習することを提案した。 公開データとプライベートデータの両方から得られた複数コントラスト3次元mr画像の文脈における広範囲な実験を通して評価を行い,提案手法の優れた性能を実証した。

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