Fugu-MT 論文翻訳(概要): Primitive Simultaneous Optimization of Similarity Metrics for Image Registration

論文の概要: Primitive Simultaneous Optimization of Similarity Metrics for Image Registration

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01601v3
Date: Thu, 12 Oct 2023 12:43:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-16 04:04:15.701045
Title: Primitive Simultaneous Optimization of Similarity Metrics for Image Registration
Title（参考訳）: 画像登録のための類似度指標のプリミティブ同時最適化
Authors: Diana Waldmannstetter, Benedikt Wiestler, Julian Schwarting, Ivan Ezhov, Marie Metz, Spyridon Bakas, Bhakti Baheti, Satrajit Chakrabarty, Daniel Rueckert, Jan S. Kirschke, Rolf A. Heckemann, Marie Piraud, Bjoern H. Menze, Florian Kofler
Abstract要約: 本稿では,原始和法により実装された登録メトリクスの同時最適化が,画像登録に有効かどうかを検討する。専門神経放射線医の目印アノテーションを用いたTREによる登録精度の向上を実証した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.928304177787604
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Even though simultaneous optimization of similarity metrics is a standard procedure in the field of semantic segmentation, surprisingly, this is much less established for image registration. To help closing this gap in the literature, we investigate in a complex multi-modal 3D setting whether simultaneous optimization of registration metrics, here implemented by means of primitive summation, can benefit image registration. We evaluate two challenging datasets containing collections of pre- to post-operative and pre- to intra-operative MR images of glioma. Employing the proposed optimization, we demonstrate improved registration accuracy in terms of TRE on expert neuroradiologists' landmark annotations.
Abstract（参考訳）: 類似度メトリクスの同時最適化はセマンティックセグメンテーションの分野における標準的な手順であるにもかかわらず、驚くべきことに、画像登録にはあまり確立されていない。文献のこのギャップを埋めるために,プリミティブ・サミメーションによって実装された登録指標の同時最適化が,画像登録に有用かどうかを,複雑なマルチモーダル3D設定で検討する。グリオーマの術前から術後のmr画像と術前のmri画像を含む2つの難易度データセットを評価した。提案手法を応用して, 専門神経放射線学者の目印アノテーションを用いたTREによる登録精度の向上を実証した。

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