論文の概要: Deep Iterative 2D/3D Registration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.10004v1
• Date: Wed, 21 Jul 2021 10:51:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-22 14:18:08.123236
• Title: Deep Iterative 2D/3D Registration
• Title（参考訳）: 深部反復2D/3Dレジストレーション
• Authors: Srikrishna Jaganathan, Jian Wang, Anja Borsdorf, Karthik Shetty, Andreas Maier
• Abstract要約: 本稿では,反復的な登録作業にエンドツーエンドで使用できる,ディープラーニング駆動型2D/3D登録フレームワークを提案する。 我々は2D/3D登録フレームワークの更新ステップをPoint-to-Plane 対応を用いて学習する。 提案手法は平均8秒, 平均再投射距離誤差0.60$pm$ 0.40 mm, 成功率は97パーセント, 捕捉範囲60mmを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.813316061451392
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep Learning-based 2D/3D registration methods are highly robust but often lack the necessary registration accuracy for clinical application. A refinement step using the classical optimization-based 2D/3D registration method applied in combination with Deep Learning-based techniques can provide the required accuracy. However, it also increases the runtime. In this work, we propose a novel Deep Learning driven 2D/3D registration framework that can be used end-to-end for iterative registration tasks without relying on any further refinement step. We accomplish this by learning the update step of the 2D/3D registration framework using Point-to-Plane Correspondences. The update step is learned using iterative residual refinement-based optical flow estimation, in combination with the Point-to-Plane correspondence solver embedded as a known operator. Our proposed method achieves an average runtime of around 8s, a mean re-projection distance error of 0.60 $\pm$ 0.40 mm with a success ratio of 97 percent and a capture range of 60 mm. The combination of high registration accuracy, high robustness, and fast runtime makes our solution ideal for clinical applications.
• Abstract（参考訳）: 深層学習に基づく2d/3d登録法は非常に堅牢であるが、臨床応用に必要な登録精度を欠くことが多い。 古典的最適化に基づく2d/3d登録法と深層学習に基づく手法を組み合わせることで、必要な精度が得られる。 しかし、ランタイムも増加します。 本研究では,新たなDeep Learningによる2D/3D登録フレームワークを提案する。 我々は2D/3D登録フレームワークの更新ステップをPoint-to-Plane 対応を用いて学習する。 更新ステップは、既知演算子として埋め込まれたPoint-to-Plane対応解決器と組み合わせて、繰り返し残差補正に基づく光フロー推定を用いて学習する。 提案手法は,平均8秒間隔,平均再投射距離誤差0.60$\pm$ 0.40mm,成功率97パーセント,捕獲範囲60mmという平均ランタイムを実現する。 高い登録精度、高い堅牢性、高速なランタイムの組み合わせは、私たちのソリューションを臨床アプリケーションにとって理想的なものにします。

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