論文の概要: ASymReg: Robust symmetric image registration using anti-symmetric
formulation and deformation inversion layers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.10211v1
- Date: Fri, 17 Mar 2023 19:00:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-21 20:41:43.124851
- Title: ASymReg: Robust symmetric image registration using anti-symmetric
formulation and deformation inversion layers
- Title（参考訳）: ASymReg:反対称定式化と変形反転層を用いたロバスト対称画像登録
- Authors: Joel Honkamaa and Pekka Marttinen
- Abstract要約: 本稿では,その入力に対して登録ネットワークを非対称にする新規な登録アーキテクチャを提案する。
提案手法は, 登録精度の点から, 得られた変形が正確な明示的逆数を持つことを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.407254732921214
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Deep learning based deformable medical image registration methods have
emerged as a strong alternative for classical iterative registration methods.
However, the currently published deep learning methods do not fulfill as strict
symmetry properties with respect to the inputs as some classical registration
methods, for which the registration outcome is the same regardless of the order
of the inputs. While some deep learning methods label themselves as symmetric,
they are either symmetric only a priori, which does not guarantee symmetry for
any given input pair, or they do not generate accurate explicit inverses. In
this work, we propose a novel registration architecture which by construction
makes the registration network anti-symmetric with respect to its inputs. We
demonstrate on two datasets that the proposed method achieves state-of-the-art
results in terms of registration accuracy and that the generated deformations
have accurate explicit inverses.
- Abstract（参考訳）: 深層学習に基づく変形可能な医用画像登録法が,古典的反復的登録法の強力な代替手段として登場した。
しかし、現在発表された深層学習法は、入力の順序にかかわらず登録結果が同じである古典的登録法として入力に関して厳密な対称性特性を満たさない。
いくつかの深層学習法は自身を対称性とみなすが、これらの手法は、任意の入力対に対して対称性を保証しない、あるいは正確な明示的逆数を生成することのできない先行性のみである。
本稿では,登録ネットワークをその入力に対して非対称にするという新しい登録アーキテクチャを提案する。
本研究では,提案手法が登録精度の面で最先端の成果を達成し,生成した変形が明示的な逆数を持つ2つのデータセットについて実証する。
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