論文の概要: Implicit Optimizer for Diffeomorphic Image Registration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.12498v1
• Date: Fri, 25 Feb 2022 05:04:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-28 14:57:58.604104
• Title: Implicit Optimizer for Diffeomorphic Image Registration
• Title（参考訳）: Diffomorphic Image Registrationのためのインプシット最適化
• Authors: Kun Han, Shanlin Sun
• Abstract要約: 本稿では,Diffomorphic Image Registration (IDIR) の高速かつ正確なインプシットを提案する。 提案手法を2つの大規模MR脳スキャンデータセットで評価し,提案手法が従来の画像登録手法よりも高速かつ優れた登録結果を提供することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1970342304563037
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffeomorphic image registration is the underlying technology in medical image processing which enables the invertibility and point-to-point correspondence. Recently, numerous learning-based methods utilizing convolutional neural networks (CNNs) have been proposed for registration problems. Compared with the speed boosting, accuracy improvement brought by the complicated CNN-based methods is minor. To tackle this problem, we propose a rapid and accurate Implicit Optimizer for Diffeomorphic Image Registration (IDIR) which utilizes the Deep Implicit Function as the neural velocity field (NVF) whose input is the point coordinate p and output is velocity vector at that point v. To reduce the huge memory consumption brought by NVF for 3D volumes, a sparse sampling is employed to the framework. We evaluate our method on two 3D large-scale MR brain scan datasets, the results show that our proposed method provides faster and better registration results than conventional image registration approaches and outperforms the learning-based methods by a significant margin while maintaining the desired diffeomorphic properties.
• Abstract（参考訳）: diffeomorphic image registrationは、可逆性とポイントツーポイント対応を可能にする医療画像処理の基礎技術である。 近年,畳み込みニューラルネットワーク(cnns)を用いた登録問題に対する学習ベースの手法が数多く提案されている。 高速化と比較して、複雑なCNNベースの手法による精度の向上は小さい。 この問題に対処するため,Diffomorphic Image Registration (IDIR) のための高速かつ正確なインプリシット最適化手法を提案し,入力が点座標 p でありその点 v における出力が速度ベクトルであるニューラル速度場 (NVF) としてDeep Implicit Function を利用する。 提案手法は,従来の画像登録手法よりも高速かつ優れた登録結果を提供し,所望の微分型特性を維持しつつ,学習に基づく手法を著しく向上することを示す。

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