論文の概要: Brain Tumor Sequence Registration with Non-iterative Coarse-to-fine
Networks and Dual Deep Supervision
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07876v1
- Date: Tue, 15 Nov 2022 03:58:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-16 14:53:00.366227
- Title: Brain Tumor Sequence Registration with Non-iterative Coarse-to-fine
Networks and Dual Deep Supervision
- Title(参考訳): 非定位粗大ネットワークとデュアル・ディープ・スーパービジョンを用いた脳腫瘍系列登録
- Authors: Mingyuan Meng, Lei Bi, Dagan Feng, and Jinman Kim
- Abstract要約: 脳グリオーマ患者の術前MRI像と術後MRI像の脳腫瘍配列の登録に焦点をあてた。
脳腫瘍の登録は、腫瘍の変化を定量化する脳画像解析の基本的な要件である。
我々は最近提案した非Iterative Coarse-to-finE registration Networks (NICE-Net) を採用した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 11.795108660250843
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: In this study, we focus on brain tumor sequence registration between
pre-operative and follow-up Magnetic Resonance Imaging (MRI) scans of brain
glioma patients, in the context of Brain Tumor Sequence Registration challenge
(BraTS-Reg 2022). Brain tumor registration is a fundamental requirement in
brain image analysis for quantifying tumor changes. This is a challenging task
due to large deformations and missing correspondences between pre-operative and
follow-up scans. For this task, we adopt our recently proposed Non-Iterative
Coarse-to-finE registration Networks (NICE-Net) - a deep learning-based method
for coarse-to-fine registering images with large deformations. To overcome
missing correspondences, we extend the NICE-Net by introducing dual deep
supervision, where a deep self-supervised loss based on image similarity and a
deep weakly-supervised loss based on manually annotated landmarks are deeply
embedded into the NICE-Net. At the BraTS-Reg 2022, our method achieved a
competitive result on the validation set (mean absolute error: 3.387) and
placed 4th in the final testing phase (Score: 0.3544).
- Abstract(参考訳): 本研究では,脳腫瘍シーケンス登録チャレンジ(BraTS-Reg 2022)の文脈において,脳グリオーマ患者の術前MRI像と術後MRI像の脳腫瘍シーケンス登録に焦点を当てた。
脳腫瘍の登録は、腫瘍の変化を定量化する脳画像解析の基本的な要件である。
これは、大きな変形と、術前スキャンと追跡スキャンの対応が欠けているため、難しい課題である。
本研究では,最近提案する非イテレーティブな粗粒間登録ネットワーク(nice-net)を用いて,大きな変形を伴う粗粒間登録を行うための深層学習方式を提案する。
画像の類似性に基づく深い自己監督的損失と手動による注釈付きランドマークに基づく深い弱監督的損失がNICE-Netに深く埋め込まれている。
brats-reg 2022では、検証セット(絶対誤差: 3.387)の競合結果を達成し、最終テストフェーズ(score: 0.3544)で4位となった。
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