論文の概要: A Learning Framework for Diffeomorphic Image Registration based on
Quasi-conformal Geometry
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.10580v1
- Date: Wed, 20 Oct 2021 14:23:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-22 17:17:41.548114
- Title: A Learning Framework for Diffeomorphic Image Registration based on
Quasi-conformal Geometry
- Title（参考訳）: 準等角幾何学に基づく拡散型画像登録のための学習フレームワーク
- Authors: Qiguang Chen, Zhiwen Li, Lok Ming Lui
- Abstract要約: 本稿では,非教師付き学習フレームワークである準コンフォーマル登録ネットワーク(QCRegNet)を提案する。
QCRegNetは推定器ネットワークとベルトラミソルバネットワーク(BSNet)から構成される
その結果、登録精度は最先端の手法に匹敵し、微分同相性はかなり保証されていることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2891210250935146
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Image registration, the process of defining meaningful correspondences
between images, is essential for various image analysis tasks, especially
medical imaging. Numerous learning-based methods, notably convolutional neural
networks (CNNs), for deformable image registration proposed in recent years
have demonstrated the feasibility and superiority of deep learning techniques
for registration problems. Besides, compared to traditional algorithms'
optimization scheme of the objective function for each image pair,
learning-based algorithms are several orders of magnitude faster. However,
these data-driven methods without proper constraint on the deformation field
will easily lead to topological foldings.
To tackle this problem, We propose the quasi-conformal registration network
(QCRegNet), an unsupervised learning framework, to obtain diffeomorphic 2D
image registrations with large deformations based on quasi-conformal (QC) map,
an orientation-preserving homeomorphism between two manifolds.
The basic idea is to design a CNN mapping image pairs to deformation fields.
QCRegNet consists of the estimator network and the Beltrami solver network
(BSNet). The estimator network takes image pair as input and outputs the
Beltrami coefficient (BC). The BC, which captures conformal distortion of a QC
map and guarantees the bijectivity, will then be input to the BSNet, a
task-independent network which reconstructs the desired QC map.
Furthermore, we reduce the number of network parameters and computational
complexity by utilizing Fourier approximation to compress BC. Experiments have
been carried out on different data such as underwater and medical images.
Registration results show that the registration accuracy is comparable to
state-of-the-art methods and diffeomorphism is to a great extent guaranteed
compared to other diffeomorphic registration algorithms.
- Abstract（参考訳）: 画像間の有意義な対応を定義するプロセスである画像登録は、様々な画像解析タスク、特に医用画像解析に不可欠である。
近年提案されている変形可能な画像登録のための多くの学習ベース手法、特に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、登録問題に対するディープラーニング技術の有効性と優位性を実証している。
さらに,各画像対に対する目的関数の従来のアルゴリズムの最適化方式と比較して,学習ベースのアルゴリズムは桁違いに高速である。
しかし、これらのデータ駆動手法は変形場に適切な制約を持たず、位相的折りたたみに繋がる。
そこで本研究では,非教師なし学習フレームワークである準共形登録ネットワーク (qcregnet) を提案し,二つの多様体間の配向保存同相写像である準共形 (qc) マップに基づく大きな変形を伴う2次元画像登録を得る。
基本的な考え方は、CNNマッピングイメージペアを変形場に設計することである。
QCRegNetは推定器ネットワークとベルトラミソルバネットワーク(BSNet)で構成されている。
推定器ネットワークは、画像対を入力としてベルトラミ係数(BC)を出力する。
BCはQCマップの共形歪みを捕捉し、ビジェクティビティを保証するため、所望のQCマップを再構成するタスク非依存のネットワークであるBSNetに入力される。
さらに, フーリエ近似を用いてbcを圧縮することにより, ネットワークパラメータ数と計算複雑性を低減する。
水中画像や医療画像などの異なるデータで実験が行われている。
登録結果は、登録精度が最先端の手法に匹敵し、微分同相性は他の微分同相登録アルゴリズムと比較してかなり保証されていることを示している。
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