論文の概要: MOREA: a GPU-accelerated Evolutionary Algorithm for Multi-Objective
Deformable Registration of 3D Medical Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.04873v1
- Date: Wed, 8 Mar 2023 20:26:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-10 16:57:28.180163
- Title: MOREA: a GPU-accelerated Evolutionary Algorithm for Multi-Objective
Deformable Registration of 3D Medical Images
- Title（参考訳）: MOREA:3次元医用画像の多目的変形登録のためのGPU加速進化アルゴリズム
- Authors: Georgios Andreadis, Peter A.N. Bosman and Tanja Alderliesten
- Abstract要約: 大規模な変形に対処可能な3次元画像の変形可能な登録のための,最初の進化的アルゴリズムに基づくアプローチであるMOREAを提案する。
MOREAには物理可視性のための3Dバイオメカニカルメッシュモデルが含まれており、完全にGPUアクセラレーションされている。
頸部癌4例の腹部CT検査におけるMOREAの有用性について検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7734726150561088
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Finding a realistic deformation that transforms one image into another, in
case large deformations are required, is considered a key challenge in medical
image analysis. Having a proper image registration approach to achieve this
could unleash a number of applications requiring information to be transferred
between images. Clinical adoption is currently hampered by many existing
methods requiring extensive configuration effort before each use, or not being
able to (realistically) capture large deformations. A recent multi-objective
approach that uses the Multi-Objective Real-Valued Gene-pool Optimal Mixing
Evolutionary Algorithm (MO-RV-GOMEA) and a dual-dynamic mesh transformation
model has shown promise, exposing the trade-offs inherent to image registration
problems and modeling large deformations in 2D. This work builds on this
promise and introduces MOREA: the first evolutionary algorithm-based
multi-objective approach to deformable registration of 3D images capable of
tackling large deformations. MOREA includes a 3D biomechanical mesh model for
physical plausibility and is fully GPU-accelerated. We compare MOREA to two
state-of-the-art approaches on abdominal CT scans of 4 cervical cancer
patients, with the latter two approaches configured for the best results per
patient. Without requiring per-patient configuration, MOREA significantly
outperforms these approaches on 3 of the 4 patients that represent the most
difficult cases.
- Abstract（参考訳）: 大きな変形が必要な場合、ある画像を別の画像に変換する現実的な変形を見つけることは、医用画像分析の重要な課題であると考えられている。
これを実現するための適切な画像登録アプローチを持つことで、画像間で情報を転送する必要のある多くのアプリケーションを解き放つことができる。
現在、臨床導入は、各使用前に広範囲な構成作業を必要とする既存の多くの方法によって妨げられている。
多目的実値遺伝子プール最適混合進化アルゴリズム(MO-RV-GOMEA)とデュアルダイナミックメッシュ変換モデルを用いた最近の多目的的アプローチは、画像登録問題固有のトレードオフを明らかにし、2Dでの大きな変形をモデル化する。
これは、大きな変形に取り組むことができる3dイメージの変形可能な登録を可能にする最初の進化的アルゴリズムベースの多目的アプローチです。
MOREAには物理可視性のための3Dバイオメカニカルメッシュモデルが含まれており、完全にGPUアクセラレーションされている。
頸部癌4例の腹部CT検査におけるMOREAの有用性について検討した。
患者ごとの設定を必要とせず、MOREAは最も難しい4例のうち3例においてこれらのアプローチを著しく上回っている。
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