論文の概要: Anatomy-aware and acquisition-agnostic joint registration with SynthMorph

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.11329v1
• Date: Thu, 26 Jan 2023 18:59:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-27 12:41:03.074697
• Title: Anatomy-aware and acquisition-agnostic joint registration with SynthMorph
• Title（参考訳）: SynthMorph を用いた解剖学的認識と獲得診断関節登録
• Authors: Malte Hoffmann, Andrew Hoopes, Douglas N. Greve, Bruce Fischl, Adrian V. Dalca
• Abstract要約: アフィン画像の登録は、医療画像処理と分析の基盤となっている。 ディープラーニング(DL)メソッドは、画像対を出力変換にマッピングする関数を学ぶ。 我々は,脳画像のアフィンおよび変形可能な登録のための,高速で頑健で使いやすいDLツールを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.846209440615028
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Affine image registration is a cornerstone of medical-image processing and analysis. While classical algorithms can achieve excellent accuracy, they solve a time-consuming optimization for every new image pair. Deep-learning (DL) methods learn a function that maps an image pair to an output transform. Evaluating the functions is fast, but capturing large transforms can be challenging, and networks tend to struggle if a test-image characteristic shifts from the training domain, such as the contrast or resolution. A majority of affine methods are also agnostic to the anatomy the user wishes to align; the registration will be inaccurate if algorithms consider all structures in the image. We address these shortcomings with a fast, robust, and easy-to-use DL tool for affine and deformable registration of any brain image without preprocessing, right off the MRI scanner. First, we rigorously analyze how competing architectures learn affine transforms across a diverse set of neuroimaging data, aiming to truly capture the behavior of methods in the real world. Second, we leverage a recent strategy to train networks with wildly varying images synthesized from label maps, yielding robust performance across acquisition specifics. Third, we optimize the spatial overlap of select anatomical labels, which enables networks to distinguish between anatomy of interest and irrelevant structures, removing the need for preprocessing that excludes content that would otherwise reduce the accuracy of anatomy-specific registration. We combine the affine model with prior work on deformable registration and test brain-specific registration across a landscape of MRI protocols unseen at training, demonstrating consistent and improved accuracy compared to existing tools. We distribute our code and tool at https://w3id.org/synthmorph, providing a single complete end-to-end solution for registration of brain MRI.
• Abstract（参考訳）: アフィン画像の登録は医療画像処理と分析の基礎となる。 古典的アルゴリズムは精度が良いが、新しい画像ペアごとに時間を要する最適化を解く。 ディープラーニング(dl)メソッドは、画像ペアを出力変換にマッピングする関数を学習する。 関数の評価は速いが、大きな変換をキャプチャすることは困難であり、テストイメージの特徴がコントラストや解像度などのトレーニング領域からシフトした場合、ネットワークは苦労する傾向がある。 アフィン法の大部分は、ユーザが整列したい解剖学にも依存せず、アルゴリズムが画像のすべての構造を考慮すれば、登録は不正確になる。 われわれはこれらの欠点に、MRIスキャナーのすぐ外にある前処理なしで、あらゆる脳画像のアフィンで変形可能な登録のための高速で堅牢で使いやすいDLツールで対処する。 まず,様々な神経画像データからアフィン変換を学習する方法を厳格に分析し,現実世界におけるメソッドの挙動を真に把握することを目的とした。 第2に,ラベルマップから大々的に異なる画像が合成されたネットワークをトレーニングするために,最近の戦略を活用する。 第3に、ネットワークが興味のある解剖学と無関係な構造の区別を可能にする、選択された解剖学ラベルの空間的重なりを最適化し、そうでなければ解剖学固有の登録の精度を低下させるコンテンツを除外する前処理の必要性を排除する。 我々は、アフィンモデルと、変形可能な登録と、トレーニング時に見えないMRIプロトコルのランドスケープにおける脳特異的登録テストに関する以前の研究を組み合わせる。 コードとツールをhttps://w3id.org/synthmorphで配布し、単一のエンドツーエンドソリューションで脳MRIの登録を行います。

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