論文の概要: MIRNF: Medical Image Registration via Neural Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.03111v1
• Date: Tue, 7 Jun 2022 08:43:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-08 14:56:50.933609
• Title: MIRNF: Medical Image Registration via Neural Fields
• Title（参考訳）: MIRNF: ニューラルネットワークによる医用画像登録
• Authors: Shanlin Sun and Kun Han and Deying Kong and Chenyu You and Xiaohui Xie
• Abstract要約: 我々は,新しいディープニューラルネットベースの画像登録フレームワークtextbfMIRNFを紹介した。 MIRNFは、ニューラルネットワークを介して実装された連続関数との対応マッピングを表す。 我々は2つの3次元MR脳スキャンデータセットの実験を行い、提案するフレームワークが最先端の登録性能を提供することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.302770031855097
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image registration is widely used in medical image analysis to provide spatial correspondences between two images. Recently learning-based methods utilizing convolutional neural networks (CNNs) have been proposed for solving image registration problems. The learning-based methods tend to be much faster than traditional optimization-based methods, but the accuracy improvements gained from the complex CNN-based methods are modest. Here we introduce a new deep-neural net-based image registration framework, named \textbf{MIRNF}, which represents the correspondence mapping with a continuous function implemented via Neural Fields. MIRNF outputs either a deformation vector or velocity vector given a 3D coordinate as input. To ensure the mapping is diffeomorphic, the velocity vector output from MIRNF is integrated using the Neural ODE solver to derive the correspondences between two images. Furthermore, we propose a hybrid coordinate sampler along with a cascaded architecture to achieve the high-similarity mapping performance and low-distortion deformation fields. We conduct experiments on two 3D MR brain scan datasets, showing that our proposed framework provides state-of-art registration performance while maintaining comparable optimization time.
• Abstract（参考訳）: 画像登録は医療画像解析において、2つの画像間の空間対応を提供するために広く使われている。 近年,画像登録問題に対する畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた学習手法が提案されている。 学習に基づく手法は従来の最適化手法よりもはるかに高速であるが、複雑なCNNベースの手法から得られる精度の改善は控えめである。 本稿では,ニューラルフィールドによって実装された連続関数との対応マッピングを表す,新しい深層ニューラルネットベースの画像登録フレームワーク \textbf{mirnf} を紹介する。 MIRNFは、3D座標が与えられた変形ベクトルまたは速度ベクトルを入力として出力する。 写像が微分同相であることを保証するため、MIRNFから出力される速度ベクトルはNeural ODEソルバを用いて統合され、2つの画像間の対応を導出する。 さらに,高相似マッピング性能と低歪変形場を実現するために,カスケードアーキテクチャとともにハイブリッド座標サンプラーを提案する。 2つの3次元mr脳スキャンデータセットについて実験を行い,提案手法が同等の最適化時間を維持しつつ,最先端の登録性能を提供することを示した。

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