Fugu-MT 論文翻訳(概要): Self-supervised iRegNet for the Registration of Longitudinal Brain MRI of Diffuse Glioma Patients

論文の概要: Self-supervised iRegNet for the Registration of Longitudinal Brain MRI of Diffuse Glioma Patients

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11025v1
Date: Sun, 20 Nov 2022 17:02:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-22 19:21:25.064477
Title: Self-supervised iRegNet for the Registration of Longitudinal Brain MRI of Diffuse Glioma Patients
Title（参考訳）: びまん性グリオーマ患者の縦型脳MRI登録のための自己監督型iRegNet
Authors: Ramy A. Zeineldin, Mohamed E. Karar, Franziska Mathis-Ullrich, Oliver Burgert
Abstract要約: 本稿では,脳腫瘍シーケンス登録チャレンジ2022(BraTS-Reg2022)における縦型脳MRIタスクの登録への貢献について述べる。我々はiRegNetを拡張した教師なし学習手法を開発した。実験結果から, 自己監督モデルにより, 初期平均中央値絶対誤差 (MAE) を8.20 (7.62) mm から最低値 3.51 (3.50) mm に改善できることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Reliable and accurate registration of patient-specific brain magnetic resonance imaging (MRI) scans containing pathologies is challenging due to tissue appearance changes. This paper describes our contribution to the Registration of the longitudinal brain MRI task of the Brain Tumor Sequence Registration Challenge 2022 (BraTS-Reg 2022). We developed an enhanced unsupervised learning-based method that extends the iRegNet. In particular, incorporating an unsupervised learning-based paradigm as well as several minor modifications to the network pipeline, allows the enhanced iRegNet method to achieve respectable results. Experimental findings show that the enhanced self-supervised model is able to improve the initial mean median registration absolute error (MAE) from 8.20 (7.62) mm to the lowest value of 3.51 (3.50) for the training set while achieving an MAE of 2.93 (1.63) mm for the validation set. Additional qualitative validation of this study was conducted through overlaying pre-post MRI pairs before and after the de-formable registration. The proposed method scored 5th place during the testing phase of the MICCAI BraTS-Reg 2022 challenge. The docker image to reproduce our BraTS-Reg submission results will be publicly available.
Abstract（参考訳）: 病理像を含む患者特異的脳磁気共鳴画像(MRI)スキャンの信頼性と正確な登録は、組織像の変化により困難である。本稿では,脳腫瘍シーケンス登録チャレンジ2022(BraTS-Reg2022)における縦型脳MRIタスクの登録への貢献について述べる。 iregnetを拡張した教師なし学習方式を開発した。特に、教師なしの学習ベースのパラダイムとネットワークパイプラインのマイナーな変更を組み込むことで、拡張されたiregnetメソッドは、優れた結果を得ることができる。実験結果から, 自己監督モデルにより, 初期平均中央値絶対誤差(MAE)を8.20(7.62mm)から最低値3.51(3.50)に改善し, 検証セットのMAEを2.93(1.63)mmとした。本研究のさらなる質的検証は,非形成性登録前後のMRI前対をオーバーレイすることで行った。提案手法はMICCAI BraTS-Reg 2022の試験段階で5位となった。 BraTS-Regの提出結果を再現するdockerイメージが公開されます。

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