論文の概要: Anatomy-aware and acquisition-agnostic joint registration with SynthMorph
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.11329v4
- Date: Thu, 11 Jul 2024 17:59:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-16 06:06:24.258351
- 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。
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