論文の概要: Automated Learning for Deformable Medical Image Registration by Jointly Optimizing Network Architectures and Objective Functions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.06810v4
• Date: Sat, 12 Aug 2023 03:55:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-15 23:35:06.922055
• Title: Automated Learning for Deformable Medical Image Registration by Jointly Optimizing Network Architectures and Objective Functions
• Title（参考訳）: ネットワークアーキテクチャと目的関数の協調最適化による変形可能な医用画像登録の自動学習
• Authors: Xin Fan, Zi Li, Ziyang Li, Xiaolin Wang, Risheng Liu, Zhongxuan Luo and Hao Huang
• Abstract要約: 本稿では、アーキテクチャとそれに対応する学習目標の両方を協調的に最適化する自動学習登録アルゴリズム(AutoReg)を提案する。 マルチサイトボリュームデータセットと各種登録タスクについて,画像登録実験を行った。 我々のAutoRegは、与えられたボリュームに対して最適な深層登録ネットワークを自動的に学習し、最先端の性能を達成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.6849409155959
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deformable image registration plays a critical role in various tasks of medical image analysis. A successful registration algorithm, either derived from conventional energy optimization or deep networks requires tremendous efforts from computer experts to well design registration energy or to carefully tune network architectures for the specific type of medical data. To tackle the aforementioned problems, this paper proposes an automated learning registration algorithm (AutoReg) that cooperatively optimizes both architectures and their corresponding training objectives, enabling non-computer experts, e.g., medical/clinical users, to conveniently find off-the-shelf registration algorithms for diverse scenarios. Specifically, we establish a triple-level framework to deduce registration network architectures and objectives with an auto-searching mechanism and cooperating optimization. We conduct image registration experiments on multi-site volume datasets and various registration tasks. Extensive results demonstrate that our AutoReg may automatically learn an optimal deep registration network for given volumes and achieve state-of-the-art performance, also significantly improving computation efficiency than the mainstream UNet architectures (from 0.558 to 0.270 seconds for a 3D image pair on the same configuration).
• Abstract（参考訳）: 変形可能な画像登録は、医用画像解析の様々なタスクにおいて重要な役割を果たす。 従来のエネルギー最適化やディープネットワークから派生した、成功した登録アルゴリズムは、登録エネルギーを適切に設計したり、特定のタイプの医療データに対してネットワークアーキテクチャを慎重に調整するために、コンピュータ専門家の多大な努力を必要とする。 本稿では,これらの課題に対処するために,アーキテクチャとそれに対応するトレーニング目標の両方を協調的に最適化する自動学習登録アルゴリズム(AutoReg)を提案する。 具体的には,登録ネットワークのアーキテクチャと目的を自動検索機構と協調最適化で推定するトリプルレベルフレームワークを構築した。 複数箇所のボリュームデータセットと各種登録タスクで画像登録実験を行う。 我々のAutoRegは、与えられたボリュームに対して最適な深層登録ネットワークを自動的に学習し、最先端の性能を実現し、また、主流のUNetアーキテクチャ(同じ構成で3D画像ペアを0.558秒から0.270秒)よりも計算効率を著しく向上することを示した。

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