論文の概要: NPBDREG: A Non-parametric Bayesian Deep-Learning Based Approach for
Diffeomorphic Brain MRI Registration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.06771v1
- Date: Sun, 15 Aug 2021 16:00:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-17 15:08:34.892833
- Title: NPBDREG: A Non-parametric Bayesian Deep-Learning Based Approach for
Diffeomorphic Brain MRI Registration
- Title（参考訳）: NPBDREG : 非パラメトリックベイズディープラーニングに基づく拡散型脳MRIレジストレーション
- Authors: Samah Khawaled, Moti Freiman
- Abstract要約: NPBDREGは、教師なしの変形可能な画像登録のための非最適フレームワークである。
それは理論上よくパラメトリックで計算的に効率的な方法で、改善された不確実性推定と信頼度測定を提供する。
PrVXMに比べて登録精度は若干改善されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantification of uncertainty in deep-neural-networks (DNN) based image
registration algorithms plays an important role in the safe deployment of
real-world medical applications and research-oriented processing pipelines, and
in improving generalization capabilities. Currently available approaches for
uncertainty estimation, including the variational encoder-decoder architecture
and the inference-time dropout approach, require specific network architectures
and assume parametric distribution of the latent space which may result in
sub-optimal characterization of the posterior distribution for the predicted
deformation-fields. We introduce the NPBDREG, a fully non-parametric Bayesian
framework for unsupervised DNN-based deformable image registration by combining
an \texttt{Adam} optimizer with stochastic gradient Langevin dynamics (SGLD) to
characterize the true posterior distribution through posterior sampling. The
NPBDREG provides a principled non-parametric way to characterize the true
posterior distribution, thus providing improved uncertainty estimates and
confidence measures in a theoretically well-founded and computationally
efficient way. We demonstrated the added-value of NPBDREG, compared to the
baseline probabilistic \texttt{VoxelMorph} unsupervised model (PrVXM), on brain
MRI images registration using $390$ image pairs from four publicly available
databases: MGH10, CMUC12, ISBR18 and LPBA40. The NPBDREG shows a slight
improvement in the registration accuracy compared to PrVXM (Dice score of
$0.73$ vs. $0.68$, $p \ll 0.01$), a better generalization capability for data
corrupted by a mixed structure noise (e.g Dice score of $0.729$ vs. $0.686$ for
$\alpha=0.2$) and last but foremost, a significantly better correlation of the
predicted uncertainty with out-of-distribution data ($r>0.95$ vs. $r<0.5$).
- Abstract（参考訳）: 深層ニューラルネットワーク(dnn)に基づく画像登録アルゴリズムにおける不確かさの定量化は、現実世界の医療アプリケーションと研究指向の処理パイプラインの安全な展開と一般化能力の向上において重要な役割を担っている。
不確実性推定には、変分エンコーダ-デコーダアーキテクチャや推論時間ドロップアウトアプローチなど、特定のネットワークアーキテクチャが必要であり、予測された変形場に対する後方分布の準最適キャラクタリゼーションをもたらす潜在空間のパラメトリック分布を仮定する必要がある。
非教師なしのdnnベースの変形可能な画像登録のための完全非パラメトリックベイズフレームワークであるnpbdreg と確率勾配ランジュバンダイナミクス(sgld)を組み合わせることにより、後方サンプリングによる真の後方分布を特徴付ける。
NPBDREGは、真の後部分布を特徴付けるための原則化された非パラメトリックな方法を提供し、理論上は十分に確立され、計算的に効率的である。
MGH10, CMUC12, ISBR18, LPBA40の4つの公開データベースから390ドルの画像対を用いた脳MRI画像登録において, NPBDREGの付加価値を, ベースライン確率的 texttt{VoxelMorph} 教師なしモデル (PrVXM) と比較した。
npbdregは、prvxm($0.73$ vs.$0.68$, $p \ll 0.01$)、混合構造ノイズによるデータの一般化能力($0.729$ vs.$0.686$ for $\alpha=0.2$)、そして最後に、予測の不確実性と分散データ($r>0.95$ vs. $r<0.5$)との相関性が大幅に向上している。
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