論文の概要: A Transformer-based Network for Deformable Medical Image Registration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.12104v1
• Date: Thu, 24 Feb 2022 13:45:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-25 23:02:47.517885
• Title: A Transformer-based Network for Deformable Medical Image Registration
• Title（参考訳）: 変形可能な医用画像登録のためのトランスフォーマーベースネットワーク
• Authors: Yibo Wang, Wen Qian and Xuming Zhang
• Abstract要約: 変形可能な医用画像登録は臨床診断と治療において重要な役割を担っている。 深層学習(DL)に基づく画像登録法が広く研究され,計算速度に優れた性能を示した。 本稿では,トランスを用いた画像登録手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.388525884890891
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deformable medical image registration plays an important role in clinical diagnosis and treatment. Recently, the deep learning (DL) based image registration methods have been widely investigated and showed excellent performance in computational speed. However, these methods cannot provide enough registration accuracy because of insufficient ability in representing both the global and local features of the moving and fixed images. To address this issue, this paper has proposed the transformer based image registration method. This method uses the distinctive transformer to extract the global and local image features for generating the deformation fields, based on which the registered image is produced in an unsupervised way. Our method can improve the registration accuracy effectively by means of self-attention mechanism and bi-level information flow. Experimental results on such brain MR image datasets as LPBA40 and OASIS-1 demonstrate that compared with several traditional and DL based registration methods, our method provides higher registration accuracy in terms of dice values.
• Abstract（参考訳）: 変形可能な医療画像登録は臨床診断と治療において重要な役割を果たす。 近年,ディープラーニング(DL)に基づく画像登録手法が広く研究され,計算速度に優れた性能を示した。 しかし, 移動画像と固定画像のグローバルな特徴と局所的な特徴の両方を表現できないため, 十分な登録精度が得られない。 そこで本稿では,この問題を解決するため,トランスベース画像登録手法を提案する。 独特な変換器を用いて、登録された画像が教師なしの方法で生成される変形場を生成するための大域的および局所的な画像特徴を抽出する。 本手法は,自己照査機構とbiレベル情報フローにより,登録精度を効果的に向上できる。 LPBA40 や OASIS-1 などの脳MR画像データセットを用いた実験結果から,従来の DL ベース登録法と比較すると,ダイス値の登録精度が高いことがわかった。

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