論文の概要: Cross-modal Attention for MRI and Ultrasound Volume Registration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.04548v2
• Date: Mon, 12 Jul 2021 01:46:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-13 11:41:24.676957
• Title: Cross-modal Attention for MRI and Ultrasound Volume Registration
• Title（参考訳）: MRIと超音波ボリューム登録のためのクロスモーダルアテンション
• Authors: Xinrui Song, Hengtao Guo, Xuanang Xu, Hanqing Chao, Sheng Xu, Baris Turkbey, Bradford J. Wood, Ge Wang, Pingkun Yan
• Abstract要約: 我々は,クロスモーダル画像登録のための自己認識機構を開発した。 提案するクロスモーダルアテンションブロックは,各特徴量と対応する特徴量とを効果的にマッピングする。 実験の結果,クロスモーダルアテンションブロックを組み込んだCNNネットワークが,CNNネットワークの10倍の性能を発揮することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.725645523967904
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Prostate cancer biopsy benefits from accurate fusion of transrectal ultrasound (TRUS) and magnetic resonance (MR) images. In the past few years, convolutional neural networks (CNNs) have been proved powerful in extracting image features crucial for image registration. However, challenging applications and recent advances in computer vision suggest that CNNs are quite limited in its ability to understand spatial correspondence between features, a task in which the self-attention mechanism excels. This paper aims to develop a self-attention mechanism specifically for cross-modal image registration. Our proposed cross-modal attention block effectively maps each of the features in one volume to all features in the corresponding volume. Our experimental results demonstrate that a CNN network designed with the cross-modal attention block embedded outperforms an advanced CNN network 10 times of its size. We also incorporated visualization techniques to improve the interpretability of our network. The source code of our work is available at https://github.com/DIAL-RPI/Attention-Reg .
• Abstract（参考訳）: 前立腺癌生検は経直腸超音波(TRUS)とMR画像の正確な融合の恩恵を受ける。 過去数年間、畳み込みニューラルネットワーク(cnns)は、画像登録に不可欠な画像特徴を抽出する上で強力であることが証明されてきた。 しかし、挑戦的な応用やコンピュータビジョンの最近の進歩は、cnnが特徴間の空間的対応を理解する能力にかなり制限があることを示唆している。 本稿では,モーダル画像登録のための自己認識機構を開発することを目的とする。 提案するクロスモーダルアテンションブロックは,各特徴量と対応する特徴量とを効果的にマッピングする。 実験の結果,クロスモーダルアテンションブロックを組み込んだCNNネットワークが,CNNネットワークの10倍の性能を発揮することがわかった。 ネットワークの解釈性を改善するために可視化技術も取り入れた。 私たちの作業のソースコードはhttps://github.com/DIAL-RPI/Attention-Reg で公開されています。

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