論文の概要: Recurrence With Correlation Network for Medical Image Registration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02283v1
• Date: Sun, 5 Feb 2023 02:41:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-07 19:11:54.385199
• Title: Recurrence With Correlation Network for Medical Image Registration
• Title（参考訳）: 医用画像登録のための相関ネットワークによる再発
• Authors: Vignesh Sivan, Teodora Vujovic, Raj Ranabhat, Alexander Wong, Stewart Mclachlin, Michael Hardisty
• Abstract要約: 本稿では,医療画像登録ネットワークであるRecurrence with correlation Network (RWCNet)について述べる。 これらの特徴により、2つの画像登録データセットにおける医用画像登録精度が向上することが実証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.63200823918429
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present Recurrence with Correlation Network (RWCNet), a medical image registration network with multi-scale features and a cost volume layer. We demonstrate that these architectural features improve medical image registration accuracy in two image registration datasets prepared for the MICCAI 2022 Learn2Reg Workshop Challenge. On the large-displacement National Lung Screening Test (NLST) dataset, RWCNet is able to achieve a total registration error (TRE) of 2.11mm between corresponding keypoints without instance fine-tuning. On the OASIS brain MRI dataset, RWCNet is able to achieve an average dice overlap of 81.7% for 35 different anatomical labels. It outperforms another multi-scale network, the Laplacian Image Registration Network (LapIRN), on both datasets. Ablation experiments are performed to highlight the contribution of the various architectural features. While multi-scale features improved validation accuracy for both datasets, the cost volume layer and number of recurrent steps only improved performance on the large-displacement NLST dataset. This result suggests that cost volume layer and iterative refinement using RNN provide good support for optimization and generalization in large-displacement medical image registration. The code for RWCNet is available at https://github.com/vigsivan/optimization-based-registration.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチスケール機能とコストボリューム層を有する医用画像登録ネットワークであるcorrelation network (rwcnet) を用いた再発例を示す。 これらのアーキテクチャ機能は,miccai 2022 learn2regワークショップの2つの画像登録データセットにおいて,医療画像登録精度を向上させることを実証する。 NLST(National Lung Screening Test)データセットでは、RWCNetはインスタンスの微調整なしに対応するキーポイント間で2.11mmの総登録誤差(TRE)を達成することができる。 OASIS 脳MRIデータセットでは、RWCNetは35の解剖学的ラベルに対して平均81.7%のダイスオーバーラップを達成することができる。 別のマルチスケールネットワークであるLaplacian Image Registration Network(LapIRN)を両データセットで上回ります。 各種建築特性の寄与を強調するためにアブレーション実験を行った。 マルチスケール機能は両方のデータセットの検証精度を改善したが、コストボリューム層と繰り返しステップの数によって、大きな変位したNLSTデータセットのパフォーマンスが向上しただけだった。 この結果から,RNNを用いたコストボリューム層と反復リファインメントは,大容量医用画像登録における最適化と一般化に有効であることが示唆された。 RWCNetのコードはhttps://github.com/vigsivan/optimization-based-registrationで公開されている。

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