論文の概要: Double-Uncertainty Assisted Spatial and Temporal Regularization
Weighting for Learning-based Registration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.02433v1
- Date: Tue, 6 Jul 2021 07:19:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-07 13:40:40.719806
- Title: Double-Uncertainty Assisted Spatial and Temporal Regularization
Weighting for Learning-based Registration
- Title（参考訳）: 学習に基づく登録のための二重確認支援時空間正規化重み付け
- Authors: Zhe Xu, Jie Luo, Donghuan Lu, Jiangpeng Yan, Jayender Jagadeesan,
William Wells III, Sarah Frisken, Kai Ma, Yefeng Zheng, Raymond Kai-yu Tong
- Abstract要約: 平均教師による登録フレームワークを提案する。
このフレームワークは、教師モデルの時間的アンサンブル予測を奨励することにより、追加の時空間正規化用語を組み込む。
トレーニングの各ステップでは、テキスト空間正規化とテキスト空間正規化の重みを自動的に調整する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.845259459450666
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In order to tackle the difficulty associated with the ill-posed nature of the
image registration problem, researchers use regularization to constrain the
solution space. For most learning-based registration approaches, the
regularization usually has a fixed weight and only constrains the spatial
transformation. Such convention has two limitations: (1) The regularization
strength of a specific image pair should be associated with the content of the
images, thus the ``one value fits all'' scheme is not ideal; (2) Only spatially
regularizing the transformation (but overlooking the temporal consistency of
different estimations) may not be the best strategy to cope with the
ill-posedness. In this study, we propose a mean-teacher based registration
framework. This framework incorporates an additional \textit{temporal
regularization} term by encouraging the teacher model's temporal ensemble
prediction to be consistent with that of the student model. At each training
step, it also automatically adjusts the weights of the \textit{spatial
regularization} and the \textit{temporal regularization} by taking account of
the transformation uncertainty and appearance uncertainty derived from the
perturbed teacher model. We perform experiments on multi- and uni-modal
registration tasks, and the results show that our strategy outperforms the
traditional and learning-based benchmark methods.
- Abstract（参考訳）: 画像登録問題に不適切な性質が伴う困難に対処するために、研究者たちは正規化を用いて解空間を制約する。
ほとんどの学習ベースの登録アプローチでは、正規化は通常固定重みを持ち、空間変換のみを制約する。
このような慣習は,(1) 特定の画像対の正規化強度を画像の内容に関連付けること,(2) 変換の空間的規則化(異なる推定の時間的整合性を見越す)だけは,不合理性に対処する最善の戦略ではない,という2つの制限がある。
本研究では,平均教師ベース登録フレームワークを提案する。
このフレームワークは、教師モデルの時間的アンサンブル予測を学生モデルのものと一致させることで、追加の「textit{temporal regularization}」用語を取り入れている。
各トレーニングステップでは、摂動型教師モデルから得られた変換の不確かさと外観不確かさを考慮し、 \textit{spatial regularization} と \textit{temporal regularization} の重みを自動的に調整する。
マルチモーダルおよびユニモーダルな登録タスクの実験を行い、その結果、従来のベンチマーク手法よりも優れた戦略が得られた。
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