論文の概要: Bayesian intrinsic groupwise registration via explicit hierarchical disentanglement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.02377v1
• Date: Mon, 6 Jun 2022 06:13:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-07 16:13:19.235385
• Title: Bayesian intrinsic groupwise registration via explicit hierarchical disentanglement
• Title（参考訳）: 明示的階層的絡み合いによるベイズ固有の集団登録
• Authors: Xin Wang, Xinzhe Luo, Xiahai Zhuang
• Abstract要約: 階層的ベイズ推論の手順としてグループ登録を定式化する一般的な枠組みを提案する。 本稿では, 共用構造表現の共用学習を容易にする, 後・後・後・後・後・後・後・後・後・後・後・後・後・後・後・後・後・後・後・後・後・後・後・後・後・後・後・後・後・後・後・後・後・後 その結果,マルチモーダルなグループ登録をエンドツーエンドで実現するためのフレームワークの有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.374535632681884
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Previous methods on multimodal groupwise registration typically require certain highly specialized similarity metrics with restrained applicability. In this work, we instead propose a general framework which formulates groupwise registration as a procedure of hierarchical Bayesian inference. Here, the imaging process of multimodal medical images, including shape transition and appearance variation, is characterized by a disentangled variational auto-encoder. To this end, we propose a novel variational posterior and network architecture that facilitate joint learning of the common structural representation and the desired spatial correspondences. The performance of the proposed model was validated on two publicly available multimodal datasets, i.e., BrainWeb and MS-CMR of the heart. Results have demonstrated the efficacy of our framework in realizing multimodal groupwise registration in an end-to-end fashion.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルなグループワイズ登録の以前の方法は、通常、制限された適用可能性を持つ特定の高度に特殊な類似度メトリクスを必要とする。 本研究では,階層ベイズ推定の手順としてグループワイズ登録を定式化する汎用フレームワークを提案する。 ここで、形状遷移や外観変化を含むマルチモーダル医用画像の撮像過程は、異方性可変オートエンコーダによって特徴づけられる。 そこで本研究では,共用構造表現と所望の空間対応の共用学習を容易にする,新しい変分後・ネットワークアーキテクチャを提案する。 提案モデルの性能を2つの公開マルチモーダルデータセット、すなわち心臓のBrainWebとMS-CMRで検証した。 その結果,マルチモーダルなグループ登録をエンドツーエンドで実現するためのフレームワークの有効性が示された。

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