論文の概要: Unsupervised Method for Intra-patient Registration of Brain Magnetic
Resonance Images based on Objective Function Weighting by Inverse
Consistency: Contribution to the BraTS-Reg Challenge
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07386v1
- Date: Mon, 14 Nov 2022 14:12:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-15 16:45:21.984099
- Title: Unsupervised Method for Intra-patient Registration of Brain Magnetic
Resonance Images based on Objective Function Weighting by Inverse
Consistency: Contribution to the BraTS-Reg Challenge
- Title（参考訳）: 逆一貫性による目的関数重み付けに基づく脳磁気共鳴画像の患者内登録方法:BraTS-Regチャレンジへの貢献
- Authors: Marek Wodzinski, Artur Jurgas, Niccolo Marini, Manfredo Atzori,
Henning Muller
- Abstract要約: この記事では、BraTS-Regチャレンジの2つのエディションへのコントリビューションについて説明する。
提案手法は,ディープラーニングとインスタンス最適化を組み合わせたアプローチに基づいている。
この方法はIEEE I SBI 2022バージョンで1位、MICCAI 2022では3位となった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.10838308315179153
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Registration of brain scans with pathologies is difficult, yet important
research area. The importance of this task motivated researchers to organize
the BraTS-Reg challenge, jointly with IEEE ISBI 2022 and MICCAI 2022
conferences. The organizers introduced the task of aligning pre-operative to
follow-up magnetic resonance images of glioma. The main difficulties are
connected with the missing data leading to large, nonrigid, and noninvertible
deformations. In this work, we describe our contributions to both the editions
of the BraTS-Reg challenge. The proposed method is based on combined deep
learning and instance optimization approaches. First, the instance optimization
enriches the state-of-the-art LapIRN method to improve the generalizability and
fine-details preservation. Second, an additional objective function weighting
is introduced, based on the inverse consistency. The proposed method is fully
unsupervised and exhibits high registration quality and robustness. The
quantitative results on the external validation set are: (i) IEEE ISBI 2022
edition: 1.85, and 0.86, (ii) MICCAI 2022 edition: 1.71, and 0.86, in terms of
the mean of median absolute error and robustness respectively. The method
scored the 1st place during the IEEE ISBI 2022 version of the challenge and the
3rd place during the MICCAI 2022. Future work could transfer the inverse
consistency-based weighting directly into the deep network training.
- Abstract（参考訳）: 脳スキャンと病理の登録は難しいが、重要な研究領域である。
このタスクの重要性は、IEEE ISBI 2022とMICCAI 2022と共同でBraTS-Regチャレンジを組織する研究者の動機となった。
オーガナイザーは、グリオーマの磁気共鳴画像に事前手術を施すタスクを導入した。
主な困難は、大きな、非剛性、非可逆的な変形につながる欠落データと結びついている。
本稿では,brats-regチャレンジの両エディションへの貢献について述べる。
提案手法は,ディープラーニングとインスタンス最適化を組み合わせた手法である。
まず、インスタンス最適化により、最先端のLapIRN法が強化され、一般化性と細部保存性が向上する。
第二に、逆整合性に基づいて追加の目的関数重み付けを導入する。
提案手法は完全に教師なしであり,高い登録品質とロバスト性を示す。
外的検証セットの定量的結果は次のとおりである。
(i)IEEE ISBI 2022版 1.85、0.86
(ii)miccai 2022 版: 1.71 と 0.86 それぞれ中央値の絶対誤差とロバスト性の平均について。
IEEE ISBI 2022版では1位、MICCAI 2022では3位となった。
将来の作業は、逆一貫性に基づく重み付けをディープネットワークトレーニングに直接転送する可能性がある。
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