論文の概要: Deformable Image Registration using Neural ODEs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.03443v1
• Date: Sat, 7 Aug 2021 12:54:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-10 15:31:02.865574
• Title: Deformable Image Registration using Neural ODEs
• Title（参考訳）: ニューラルodeを用いた変形可能な画像登録
• Authors: Yifan Wu, Tom Z.Jiahao, Jiancong Wang, Paul A.Yushkevich, James C.Gee, M.Ani Hsieh
• Abstract要約: ニューラル常微分方程式(NODE)を利用した汎用的で高速かつ高精度な微分型画像登録フレームワークを提案する。 従来の最適化手法と比較して、我々のフレームワークは実行時間を数十分から数十秒に短縮する。 実験の結果, 提案手法の登録結果は, 各種測定値において, 最先端技術よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.245085400790002
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deformable image registration, aiming to find spatial correspondence between a given image pair, is one of the most critical problems in the domain of medical image analysis. In this paper, we present a generic, fast, and accurate diffeomorphic image registration framework that leverages neural ordinary differential equations (NODEs). We model each voxel as a moving particle and consider the set of all voxels in a 3D image as a high-dimensional dynamical system whose trajectory determines the targeted deformation field. Compared with traditional optimization-based methods, our framework reduces the running time from tens of minutes to tens of seconds. Compared with recent data-driven deep learning methods, our framework is more accessible since it does not require large amounts of training data. Our experiments show that the registration results of our method outperform state-of-the-arts under various metrics, indicating that our modeling approach is well fitted for the task of deformable image registration.
• Abstract（参考訳）: 変形可能な画像登録は、与えられた画像対間の空間的対応を見つけることを目的としており、医療画像分析の領域において最も重要な問題の一つである。 本稿では,ニューラル常微分方程式(NODE)を利用した汎用的で高速かつ高精度な微分型画像登録フレームワークを提案する。 各ボクセルを移動粒子としてモデル化し、3次元画像中の全てのボクセルの集合を対象変形場を決定する高次元力学系として考える。 従来の最適化手法と比較して、我々のフレームワークは実行時間を数十分から数十秒に短縮する。 近年のデータ駆動型ディープラーニングと比較すると,大量のトレーニングデータを必要としないため,我々のフレームワークはよりアクセスしやすい。 提案手法の登録結果は,様々な測定値において最先端技術を上回り,変形可能な画像登録のタスクに好適なモデリング手法であることを示す。

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