論文の概要: ContraReg: Contrastive Learning of Multi-modality Unsupervised Deformable Image Registration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.13434v1
• Date: Mon, 27 Jun 2022 16:27:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-28 13:59:48.389535
• Title: ContraReg: Contrastive Learning of Multi-modality Unsupervised Deformable Image Registration
• Title（参考訳）: ContraReg: マルチモダリティ非教師付きデフォルマブル画像登録のコントラスト学習
• Authors: Neel Dey, Jo Schlemper, Seyed Sadegh Mohseni Salehi, Bo Zhou, Guido Gerig, Michal Sofka
• Abstract要約: この研究は、マルチモーダル変形可能な登録のための教師なしコントラスト表現学習手法であるContraRegを提示する。 学習したマルチスケールなローカルパッチ機能をドメイン間埋め込み空間に投影することにより、ContraRegは非厳密なマルチモードアライメントに有用な表現を得る。 実験的に、ContraRegは、新生児T1-T2脳MRI登録タスクにおいて、一連のベースラインにわたる滑らかで非可逆的な変形を伴う正確で堅牢な結果を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.602552627077056
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Establishing voxelwise semantic correspondence across distinct imaging modalities is a foundational yet formidable computer vision task. Current multi-modality registration techniques maximize hand-crafted inter-domain similarity functions, are limited in modeling nonlinear intensity-relationships and deformations, and may require significant re-engineering or underperform on new tasks, datasets, and domain pairs. This work presents ContraReg, an unsupervised contrastive representation learning approach to multi-modality deformable registration. By projecting learned multi-scale local patch features onto a jointly learned inter-domain embedding space, ContraReg obtains representations useful for non-rigid multi-modality alignment. Experimentally, ContraReg achieves accurate and robust results with smooth and invertible deformations across a series of baselines and ablations on a neonatal T1-T2 brain MRI registration task with all methods validated over a wide range of deformation regularization strengths.
• Abstract（参考訳）: 異なる画像モダリティにまたがってボクセルワイズな意味対応を確立することは、基本的なコンピュータビジョンタスクである。 現在の多モード登録技術は、手作りのドメイン間類似度関数を最大化し、非線形強度関係と変形のモデリングに制限され、新しいタスク、データセット、ドメインペアの大幅な再設計やアンダーパフォーマンスを必要とする可能性がある。 本稿では,マルチモダリティ変形可能な登録に対する教師なしコントラスト表現学習手法であるcontraregを提案する。 学習したマルチスケールなローカルパッチ機能をドメイン間埋め込み空間に投影することにより、ContraRegは非厳密なマルチモードアライメントに有用な表現を得る。 実験的に、ContraRegは、一連のベースラインにわたる滑らかで非可逆的な変形と新生児T1-T2脳MRI登録タスクにおけるアブレーションを、幅広い変形規則化強度で検証した全ての方法を用いて、正確で堅牢な結果を達成する。

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