論文の概要: MetaRegNet: Metamorphic Image Registration Using Flow-Driven Residual Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09088v1
• Date: Thu, 16 Mar 2023 05:24:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-17 16:47:01.553348
• Title: MetaRegNet: Metamorphic Image Registration Using Flow-Driven Residual Networks
• Title（参考訳）: MetaRegNet:フロー駆動残差ネットワークを用いた変成画像登録
• Authors: Ankita Joshi and Yi Hong
• Abstract要約: 本稿では,時間変動流を用いた深部メタモルフィック画像登録ネットワーク(MetaRegNet)を提案する。 そこで我々はMetaRegNetを脳腫瘍のBraTS 2021と肝腫瘍の3D-IRCADb-01の2つのデータセットで評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.781678712645597
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning based methods provide efficient solutions to medical image registration, including the challenging problem of diffeomorphic image registration. However, most methods register normal image pairs, facing difficulty handling those with missing correspondences, e.g., in the presence of pathology like tumors. We desire an efficient solution to jointly account for spatial deformations and appearance changes in the pathological regions where the correspondences are missing, i.e., finding a solution to metamorphic image registration. Some approaches are proposed to tackle this problem, but they cannot properly handle large pathological regions and deformations around pathologies. In this paper, we propose a deep metamorphic image registration network (MetaRegNet), which adopts time-varying flows to drive spatial diffeomorphic deformations and generate intensity variations. We evaluate MetaRegNet on two datasets, i.e., BraTS 2021 with brain tumors and 3D-IRCADb-01 with liver tumors, showing promising results in registering a healthy and tumor image pair. The source code is available online.
• Abstract（参考訳）: 深層学習に基づく手法は、二相性画像登録の難解な問題を含む、医療画像登録の効率的な解決策を提供する。 しかし、ほとんどの手法は正常な画像対を登録し、例えば腫瘍のような病理の存在下では、不一致の文字を扱うのが困難である。 我々は, 対応の欠如する病理領域において, 空間的変形と外観変化を共同で考慮し, メタモルフィック画像登録の解を求める。 この問題に取り組むためにいくつかのアプローチが提案されているが、病理の周りの大きな病理領域や変形を適切に扱うことはできない。 本稿では,時間変動流を利用して空間的2相変形を駆動し,強度変動を発生させるディープメタモルフィック画像登録ネットワーク(metaregnet)を提案する。 脳腫瘍はbrats 2021、肝腫瘍は3d-ircadb-01の2つのデータセットでmetaregnetを評価し、健康と腫瘍画像のペアを登録する有望な結果を示した。 ソースコードはオンラインで入手できる。

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