論文の概要: Conditional Deformable Image Registration with Spatially-Variant and Adaptive Regularization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.10700v1
• Date: Sun, 19 Mar 2023 16:12:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-21 17:46:10.023281
• Title: Conditional Deformable Image Registration with Spatially-Variant and Adaptive Regularization
• Title（参考訳）: 空間変数と適応正規化による条件変形可能な画像登録
• Authors: Yinsong Wang, Huaqi Qiu, Chen Qin
• Abstract要約: 条件付き空間適応型インスタンス正規化(CSAIN)に基づく学習ベース登録手法を提案する。 実験の結果,提案手法は空間変動および適応正則化を達成しつつ,ベースラインアプローチよりも優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3419031955865517
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning-based image registration approaches have shown competitive performance and run-time advantages compared to conventional image registration methods. However, existing learning-based approaches mostly require to train separate models with respect to different regularization hyperparameters for manual hyperparameter searching and often do not allow spatially-variant regularization. In this work, we propose a learning-based registration approach based on a novel conditional spatially adaptive instance normalization (CSAIN) to address these challenges. The proposed method introduces a spatially-variant regularization and learns its effect of achieving spatially-adaptive regularization by conditioning the registration network on the hyperparameter matrix via CSAIN. This allows varying of spatially adaptive regularization at inference to obtain multiple plausible deformations with a single pre-trained model. Additionally, the proposed method enables automatic hyperparameter optimization to avoid manual hyperparameter searching. Experiments show that our proposed method outperforms the baseline approaches while achieving spatially-variant and adaptive regularization.
• Abstract（参考訳）: 深層学習に基づく画像登録手法は,従来の画像登録法と比較して,競争性能と実行時の優位性を示している。 しかし、既存の学習ベースのアプローチでは、手動のハイパーパラメータ探索のための異なる正規化ハイパーパラメータに関して、主に別々のモデルを訓練する必要がある。 本研究では,これらの課題に対処する条件付き空間適応型インスタンス正規化(CSAIN)に基づく学習ベース登録手法を提案する。 提案手法は, csainを介して超パラメータ行列上に登録ネットワークを条件づけることで, 空間適応正則化を実現する効果を学習する。 これにより、推論における空間適応正規化の変化が、1つの事前学習されたモデルで複数の可算変形を得ることができる。 さらに,手作業によるハイパーパラメータ探索を回避し,自動ハイパーパラメータ最適化を実現する。 実験の結果,提案手法は空間変動および適応正則化を達成しつつ,ベースラインアプローチよりも優れていることがわかった。

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