Fugu-MT 論文翻訳(概要): Symmetric Transformer-based Network for Unsupervised Image Registration

論文の概要: Symmetric Transformer-based Network for Unsupervised Image Registration

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.13575v1
Date: Thu, 28 Apr 2022 15:45:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-04-29 13:51:34.783102
Title: Symmetric Transformer-based Network for Unsupervised Image Registration
Title（参考訳）: 非教師なし画像登録のための対称トランスベースネットワーク
Authors: Mingrui Ma, Lei Song, Yuanbo Xu, Guixia Liu
Abstract要約: 本稿では,従来のトランスフォーマーのパラメータを低減する,畳み込みに基づく効率的なマルチヘッド自己アテンション(CEMSA)ブロックを提案する。提案したCEMSAに基づいて,新しいSymmetric Transformer-based model(SymTrans)を提案する。実験結果から,提案手法は画像登録における最先端性能を実現することが示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.258536928793156
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Medical image registration is a fundamental and critical task in medical image analysis. With the rapid development of deep learning, convolutional neural networks (CNN) have dominated the medical image registration field. Due to the disadvantage of the local receptive field of CNN, some recent registration methods have focused on using transformers for non-local registration. However, the standard Transformer has a vast number of parameters and high computational complexity, which causes Transformer can only be applied at the bottom of the registration models. As a result, only coarse information is available at the lowest resolution, limiting the contribution of Transformer in their models. To address these challenges, we propose a convolution-based efficient multi-head self-attention (CEMSA) block, which reduces the parameters of the traditional Transformer and captures local spatial context information for reducing semantic ambiguity in the attention mechanism. Based on the proposed CEMSA, we present a novel Symmetric Transformer-based model (SymTrans). SymTrans employs the Transformer blocks in the encoder and the decoder respectively to model the long-range spatial cross-image relevance. We apply SymTrans to the displacement field and diffeomorphic registration. Experimental results show that our proposed method achieves state-of-the-art performance in image registration. Our code is publicly available at \url{https://github.com/MingR-Ma/SymTrans}.
Abstract（参考訳）: 医用画像登録は医用画像解析における基本的かつ重要な課題である。ディープラーニングの急速な発展に伴い、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)が医療画像登録分野を支配している。 CNNの局所受容領域の欠点により、最近の登録手法では非局所的な登録にトランスフォーマーを使うことに焦点を当てている。しかし、標準トランスフォーマーは、非常に多くのパラメータと高い計算複雑性を有しており、登録モデルの下部でのみトランスフォーマーを適用することができる。その結果、粗い情報のみが最低解像度で利用可能となり、モデルへのトランスフォーマーの寄与が制限される。これらの課題に対処するために,従来のトランスフォーマーのパラメータを削減し,局所空間コンテキスト情報をキャプチャして,アテンション機構のセマンティックなあいまいさを低減する,畳み込みに基づく効率的なマルチヘッド自己認識ブロックを提案する。提案したCEMSAに基づいて,新しいSymmetric Transformerベースモデル(SymTrans)を提案する。 SymTransはエンコーダのTransformerブロックとデコーダを使って、長距離空間のクロスイメージ関係をモデル化する。我々は symtrans を変位場と diffeomorphic registration に適用する。実験の結果,提案手法は画像登録における最先端性能を実現する。私たちのコードは、 \url{https://github.com/MingR-Ma/SymTrans}で公開されています。

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