論文の概要: Multi-Objective Dual Simplex-Mesh Based Deformable Image Registration
for 3D Medical Images -- Proof of Concept
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.11001v1
- Date: Tue, 22 Feb 2022 16:07:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-23 15:48:28.008265
- Title: Multi-Objective Dual Simplex-Mesh Based Deformable Image Registration
for 3D Medical Images -- Proof of Concept
- Title（参考訳）: 3次元医用画像に対する多目的2重単純meshに基づく変形可能な画像登録 --概念実証-
- Authors: Georgios Andreadis, Peter A.N. Bosman, Tanja Alderliesten
- Abstract要約: 本研究は,単純なメッシュに基づく3次元デュアルダイナミックグリッド変換モデルを用いて,多目的3次元変形可能な画像登録のための最初の手法を提案する。
概念実証プロトタイプは, 総合的, 臨床的な3D登録問題に対して有望な結果を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7734726150561088
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Reliably and physically accurately transferring information between images
through deformable image registration with large anatomical differences is an
open challenge in medical image analysis. Most existing methods have two key
shortcomings: first, they require extensive up-front parameter tuning to each
specific registration problem, and second, they have difficulty capturing large
deformations and content mismatches between images. There have however been
developments that have laid the foundation for potential solutions to both
shortcomings. Towards the first shortcoming, a multi-objective optimization
approach using the Real-Valued Gene-pool Optimal Mixing Evolutionary Algorithm
(RV-GOMEA) has been shown to be capable of producing a diverse set of
registrations for 2D images in one run of the algorithm, representing different
trade-offs between conflicting objectives in the registration problem. This
allows the user to select a registration afterwards and removes the need for
up-front tuning. Towards the second shortcoming, a dual-dynamic grid
transformation model has proven effective at capturing large differences in 2D
images. These two developments have recently been accelerated through GPU
parallelization, delivering large speed-ups. Based on this accelerated version,
it is now possible to extend the approach to 3D images. Concordantly, this work
introduces the first method for multi-objective 3D deformable image
registration, using a 3D dual-dynamic grid transformation model based on
simplex meshes while still supporting the incorporation of annotated guidance
information and multi-resolution schemes. Our proof-of-concept prototype shows
promising results on synthetic and clinical 3D registration problems, forming
the foundation for a new, insightful method that can include bio-mechanical
properties in the registration.
- Abstract（参考訳）: 医用画像解析において、変形可能な画像登録による画像間の情報伝達を信頼性・物理的に高精度に行うことが課題である。
既存の手法には2つの欠点がある: 1つは、各特定の登録問題に対する広範囲な事前パラメータチューニングが必要であり、もう1つは、画像間の大きな変形やコンテンツミスマッチを捉えるのが困難である。
しかし、両方の欠点に対する潜在的な解決策の基礎を築いた開発がある。
第1の欠点として、Real-Valued Gene-pool Optimal Mixing Evolutionary Algorithm (RV-GOMEA) を用いた多目的最適化手法が、アルゴリズムの1ランで2次元画像の多様な登録を生成できることが示されている。
これにより、ユーザーはその後に登録を選択し、事前チューニングの必要性を取り除くことができる。
2つ目の欠点として、デュアルダイナミックグリッド変換モデルが2次元画像の大きな違いを捉えるのに有効であることが証明された。
これらの2つの開発はGPU並列化によって加速され、大きなスピードアップを実現している。
この高速化バージョンに基づいて、アプローチを3D画像に拡張できるようになった。
本研究は,多目的3次元変形可能な画像登録のための最初の手法として,単純メッシュに基づく3次元2次元グリッド変換モデルを導入するとともに,アノテーション付き誘導情報とマルチレゾリューションスキームを組み込んだものである。
概念実証プロトタイプは, 合成および臨床の3次元登録問題に対して有望な結果を示し, 生体力学的特性を登録に含む新しい洞察力のある方法の基礎を築いた。
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