論文の概要: A Resolution Enhancement Plug-in for Deformable Registration of Medical Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.15180v1
• Date: Thu, 30 Dec 2021 19:04:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-03 15:44:41.029769
• Title: A Resolution Enhancement Plug-in for Deformable Registration of Medical Images
• Title（参考訳）: 医用画像の変形登録のための解像度向上プラグイン
• Authors: Kaicong Sun, Sven Simon
• Abstract要約: 超解像 (SR) は空間分解能向上を目的としたアルゴリズム技術である。 CNNベースの解像度向上モジュール(REM)は、登録ネットワークにケースド方式で簡単に接続できる。 REMは、医用画像の変形可能な登録を定量的に、質的に、徹底的に評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.512827436728378
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Image registration is a fundamental task for medical imaging. Resampling of the intensity values is required during registration and better spatial resolution with finer and sharper structures can improve the resampling performance and hence the registration accuracy. Super-resolution (SR) is an algorithmic technique targeting at spatial resolution enhancement which can achieve an image resolution beyond the hardware limitation. In this work, we consider SR as a preprocessing technique and present a CNN-based resolution enhancement module (REM) which can be easily plugged into the registration network in a cascaded manner. Different residual schemes and network configurations of REM are investigated to obtain an effective architecture design of REM. In fact, REM is not confined to image registration, it can also be straightforwardly integrated into other vision tasks for enhanced resolution. The proposed REM is thoroughly evaluated for deformable registration on medical images quantitatively and qualitatively at different upscaling factors. Experiments on LPBA40 brain MRI dataset demonstrate that REM not only improves the registration accuracy, especially when the input images suffer from degraded spatial resolution, but also generates resolution enhanced images which can be exploited for successive diagnosis.
• Abstract（参考訳）: 画像登録は医療画像の基本的な課題である。 登録時に強度値の再サンプリングが必要であり、より微細でシャープな構造の空間分解能が向上すれば、再サンプリング性能が向上し、登録精度が向上する。 super- resolution(スーパーレゾリューション、sr)は、ハードウェアの限界を超える解像度を実現できる空間レゾリューション拡張を目的としたアルゴリズム技術である。 本研究では,SRを前処理技術とみなし,登録ネットワークに簡単に接続可能なCNNベースの解像度向上モジュール(REM)を提案する。 残差スキームとREMのネットワーク構成を比較検討し,REMのアーキテクチャ設計を効果的に行う。 実際、REMは画像登録に限らず、他の視覚タスクと直接統合して解像度を高めることもできる。 提案するREMは,医療画像上の変形可能な登録を,異なるアップスケーリング因子で定量的に定性的に評価する。 LPBA40脳MRIデータセットの実験では、特に入力画像が劣化した空間分解能に苦しむ場合、REMは登録精度を向上するだけでなく、連続診断に利用できる解像度向上画像を生成する。

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