論文の概要: Anatomy-aware and acquisition-agnostic joint registration with SynthMorph
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.11329v3
- Date: Thu, 13 Jun 2024 18:00:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-17 20:12:53.000008
- 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非依存関節登録
- Authors: Malte Hoffmann, Andrew Hoopes, Douglas N. Greve, Bruce Fischl, Adrian V. Dalca,
- Abstract要約: アフィン画像登録は、医用画像解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。
ほとんどのアフィン法は、ユーザが調整したい解剖学に依存しない。つまり、アルゴリズムが画像のすべての構造を考慮すれば、登録は不正確なものになる。
われわれはこれらの欠点をSynthMorphで解決する。これは高速で対称で、微分型で使い易いDLツールで、任意の脳画像の関節アフィン変形性登録を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.017634371712142
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Affine image registration is a cornerstone of medical image analysis. While classical algorithms can achieve excellent accuracy, they solve a time-consuming optimization for every image pair. Deep-learning (DL) methods learn a function that maps an image pair to an output transform. Evaluating the function 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 resolution. Most affine methods are agnostic to the anatomy the user wishes to align, meaning the registration will be inaccurate if algorithms consider all structures in the image. We address these shortcomings with SynthMorph, a fast, symmetric, diffeomorphic, and easy-to-use DL tool for joint affine-deformable registration of any brain image without preprocessing. First, we leverage a strategy that trains networks with widely varying images synthesized from label maps, yielding robust performance for image types unseen at training. Second, we optimize the spatial overlap of select anatomical labels. This enables networks to distinguish anatomy of interest from irrelevant structures, removing the need for preprocessing that excludes content that may impinge on anatomy-specific registration. Third, we combine the affine model with a deformable hypernetwork that lets users choose the optimal deformation-field regularity for their specific data, at registration time, in a fraction of the time required by classical methods. We analyze how competing architectures learn affine transforms and compare state-of-the-art registration tools across an extremely diverse set of neuroimaging data, aiming to truly capture the behavior of methods in the real world. SynthMorph demonstrates high accuracy and is available at https://w3id.org/synthmorph, as a single complete end-to-end solution for registration of brain MRI.
- Abstract（参考訳）: アフィン画像登録は、医用画像解析の基盤となっている。
古典的アルゴリズムは優れた精度を達成できるが、各画像対に対して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、画像対を出力変換にマッピングする関数を学ぶ。
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。
ほとんどのアフィン法は、ユーザが調整したい解剖学に依存しない。つまり、アルゴリズムが画像のすべての構造を考慮すれば、登録は不正確なものになる。
われわれはこれらの欠点をSynthMorphで解決する。これは高速で対称で微分型で使いやすいDLツールで、前処理なしで任意の脳画像の関節アフィン変形性登録を行うことができる。
まず,ラベルマップから多種多様な画像が合成されたネットワークを学習し,学習時に見つからない画像に対して頑健な性能を実現する。
次に,選択された解剖学的ラベルの空間的重なりを最適化する。
これにより、ネットワークは無関係な構造から関心の解剖学を区別することができ、解剖学固有の登録に影響を及ぼす可能性のあるコンテンツを除外する前処理の必要性を排除できる。
第3に、アフィンモデルと変形可能なハイパーネットワークを組み合わせることで、ユーザが特定のデータに対して、登録時に、古典的手法で要求される時間のごく一部で最適な変形場正規性を選択することができる。
我々は、競合するアーキテクチャがアフィン変換を学習し、最先端の登録ツールを、非常に多様なニューロイメージングデータ集合で比較し、現実世界のメソッドの振る舞いを真に捉えることを目的として分析する。
SynthMorphは高い精度を示し、脳MRIの登録のための単一の完全なエンドツーエンドソリューションとしてhttps://w3id.org/synthmorphで利用可能である。
関連論文リスト
- Learning Multimodal Volumetric Features for Large-Scale Neuron Tracing [72.45257414889478]
オーバーセグメントニューロン間の接続を予測し,人間の作業量を削減することを目的としている。
最初はFlyTracingという名前のデータセットを構築しました。
本稿では,高密度なボリュームEM画像の埋め込みを生成するための,新しい接続性を考慮したコントラスト学習手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-05T19:45:12Z) - SAME++: A Self-supervised Anatomical eMbeddings Enhanced medical image
registration framework using stable sampling and regularized transformation [19.683682147655496]
本研究では,自己監督型解剖学的eMbeddingアルゴリズムを用いて,非教師付き3次元医用画像登録のための高速かつ高精度な手法を提案する。
我々は、画像登録をアフィン変換、粗い変形、深度非パラメトリック変換、インスタンス最適化の4つのステップに分割するアプローチSAM-Enhanced registration (SAME++) を命名した。
完全な登録フレームワークとして、Mate++はDiceスコアの点で、リードメソッドの4.2%$ - 8.2%$を著しく上回っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-25T10:11:04Z) - Multi-scale Transformer Network with Edge-aware Pre-training for
Cross-Modality MR Image Synthesis [52.41439725865149]
クロスモダリティ磁気共鳴(MR)画像合成は、与えられたモダリティから欠落するモダリティを生成するために用いられる。
既存の(教師付き学習)手法は、効果的な合成モデルを訓練するために、多くのペア化されたマルチモーダルデータを必要とすることが多い。
マルチスケールトランスフォーマーネットワーク(MT-Net)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-02T11:40:40Z) - Attentive Symmetric Autoencoder for Brain MRI Segmentation [56.02577247523737]
視覚変換器(ViT)をベースとした3次元脳MRIセグメンテーションタスクのための新しいアテンテーティブシンメトリオートエンコーダを提案する。
事前学習の段階では、提案するオートエンコーダがより注意を払って、勾配測定値に従って情報パッチを再構築する。
実験の結果,提案手法は最先端の自己教師付き学習法や医用画像分割モデルよりも優れていた。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-19T09:43:19Z) - Non-iterative Coarse-to-fine Registration based on Single-pass Deep
Cumulative Learning [11.795108660250843]
変形可能な画像登録のための非Iterative Coarse-to-finE登録ネットワーク(NICE-Net)を提案する。
NICE-Netは、非イテレーティブメソッドと同じようなランタイムしか必要とせず、最先端の反復的な深層登録手法より優れている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-25T08:34:59Z) - Deformable Image Registration using Neural ODEs [15.245085400790002]
ニューラル常微分方程式(NODE)を利用した汎用的で高速かつ高精度な微分型画像登録フレームワークを提案する。
従来の最適化手法と比較して、我々のフレームワークは実行時間を数十分から数十秒に短縮する。
実験の結果, 提案手法の登録結果は, 各種測定値において, 最先端技術よりも優れていた。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-07T12:54:17Z) - Automatic size and pose homogenization with spatial transformer network
to improve and accelerate pediatric segmentation [51.916106055115755]
空間変換器ネットワーク(STN)を利用することにより、ポーズとスケール不変の新たなCNNアーキテクチャを提案する。
私たちのアーキテクチャは、トレーニング中に一緒に見積もられる3つのシーケンシャルモジュールで構成されています。
腹部CTスキャナーを用いた腎および腎腫瘍の分節法について検討した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-06T14:50:03Z) - A Flexible Framework for Designing Trainable Priors with Adaptive
Smoothing and Game Encoding [57.1077544780653]
我々は、前方通過を非滑らかな凸最適化問題として解釈できるニューラルネットワーク層の設計とトレーニングのための一般的なフレームワークを紹介する。
グラフのノードに代表されるローカルエージェントによって解決され、正規化関数を介して相互作用する凸ゲームに焦点を当てる。
このアプローチは、訓練可能なエンドツーエンドのディープモデル内で、古典的な画像の事前使用を可能にするため、画像の問題を解決するために魅力的である。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-26T08:34:54Z) - Flexible Bayesian Modelling for Nonlinear Image Registration [0.3914676152740142]
本稿では,画像群を共通空間に正確に整列させることができる微分型登録アルゴリズムについて述べる。
その考え方は、形状と外観のばらつきを考慮に入れた確率的グラフィカルモデルで推論を行うことである。
モデルは3次元ヒト脳スキャンのオブジェクト間登録において評価される。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-03T15:33:14Z) - Learning Deformable Image Registration from Optimization: Perspective,
Modules, Bilevel Training and Beyond [62.730497582218284]
マルチスケールの伝搬により微分同相モデルを最適化する,新しいディープラーニングベースのフレームワークを開発した。
我々は,脳MRIデータにおける画像-アトラス登録,肝CTデータにおける画像-画像登録を含む,3次元ボリュームデータセットにおける画像登録実験の2つのグループを実行する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-30T03:23:45Z) - SynthMorph: learning contrast-invariant registration without acquired
images [8.0963891430422]
画像データを取得せずに画像登録を学習するための戦略を導入する。
この戦略は任意のMRIコントラストの堅牢かつ正確な登録を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-21T20:29:39Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。