論文の概要: A Hybrid Deep Feature-Based Deformable Image Registration Method for Pathological Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.07655v1
• Date: Tue, 16 Aug 2022 10:35:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-17 12:54:08.996231
• Title: A Hybrid Deep Feature-Based Deformable Image Registration Method for Pathological Images
• Title（参考訳）: ハイブリッド型深部特徴量に基づく病理画像の変形性画像登録法
• Authors: Chulong Zhang, Yuming Jiang, Na Li, Zhicheng Zhang, Md Tauhidul Islam, Jingjing Dai, Lin Liu, Wenfeng He, Wenjian Qin, Jing Xiong, Yaoqin Xie and Xiaokun Liang
• Abstract要約: 本稿では, 染色された病理試料に対するハイブリッドな特徴量に基づく変形可能な画像登録フレームワークを提案する。 まず,2つの深層学習特徴ネットワークで一致した高密度特徴点を抽出する。 そこで本研究では,分離林統計モデルと局所アフィン補正モデルを組み合わせた外れ値検出手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.439134996404274
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pathologists need to combine information from differently stained pathological slices to obtain accurate diagnostic results. Deformable image registration is a necessary technique for fusing multi-modal pathological slices. This paper proposes a hybrid deep feature-based deformable image registration framework for stained pathological samples. We first extract dense feature points and perform points matching by two deep learning feature networks. Then, to further reduce false matches, an outlier detection method combining the isolation forest statistical model and the local affine correction model is proposed. Finally, the interpolation method generates the DVF for pathology image registration based on the above matching points. We evaluate our method on the dataset of the Non-rigid Histology Image Registration (ANHIR) challenge, which is co-organized with the IEEE ISBI 2019 conference. Our technique outperforms the traditional approaches by 17% with the Average-Average registration target error (rTRE) reaching 0.0034. The proposed method achieved state-of-the-art performance and ranking it 1 in evaluating the test dataset. The proposed hybrid deep feature-based registration method can potentially become a reliable method for pathology image registration.
• Abstract（参考訳）: 病理医は、異なる染色された病理スライスからの情報を組み合わせて正確な診断結果を得る必要がある。 変形可能な画像登録はマルチモーダルな病理スライスを用いるのに必要な技術である。 本稿では,染色された病理試料に対するハイブリッドな特徴量に基づく変形可能な画像登録フレームワークを提案する。 まず,2つの深層学習特徴ネットワークで一致した高密度特徴点を抽出する。 そして,さらに誤一致を減らすために,孤立林統計モデルと局所アフィン補正モデルを組み合わせた異常検出法を提案する。 最後に、補間方法は、上記マッチング点に基づいて病理画像登録用dvfを生成する。 我々は,IEEE ISBI 2019 会議と共同で,非剛性組織画像登録(ANHIR)課題のデータセットについて評価を行った。 従来の手法を17%上回り,平均平均登録目標誤差(rtre)が0.0034に達した。 提案手法は,テストデータセットの評価において最先端の性能を達成し,その1をランク付けする。 提案するハイブリッド型深層特徴ベース登録法は,病理画像登録の信頼性の高い方法となり得る。

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