論文の概要: Embedded Feature Similarity Optimization with Specific Parameter Initialization for 2D/3D Registration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.06252v2
• Date: Thu, 11 May 2023 16:34:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-12 11:14:29.933611
• Title: Embedded Feature Similarity Optimization with Specific Parameter Initialization for 2D/3D Registration
• Title（参考訳）: 2d/3d登録のためのパラメータ初期化を考慮した組込み特徴類似度最適化
• Authors: Minheng Chen, Zhirun Zhang, Shuheng Gu, Youyong Kong
• Abstract要約: 本稿では,2D/3D登録のための固有エンコーダ初期化(SOPI)を用いた組込み特徴類似度最適化法を提案する。 提案フレームワークは, 特殊訓練技術と新規な複合接続を用いて, マルチスケールの特徴を抽出する。 本実験により,本手法は登録性能を向上し,既存の手法よりも精度と実行時間に優れることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.138531001832148
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a novel deep learning-based framework: Embedded Feature Similarity Optimization with Specific Parameter Initialization (SOPI) for 2D/3D registration which is a most challenging problem due to the difficulty such as dimensional mismatch, heavy computation load and lack of golden evaluating standard. The framework we designed includes a parameter specification module to efficiently choose initialization pose parameter and a fine-registration network to align images. The proposed framework takes extracting multi-scale features into consideration using a novel composite connection encoder with special training techniques. The method is compared with both learning-based methods and optimization-based methods to further evaluate the performance. Our experiments demonstrate that the method in this paper has improved the registration performance, and thereby outperforms the existing methods in terms of accuracy and running time. We also show the potential of the proposed method as an initial pose estimator.
• Abstract（参考訳）: 2D/3D登録のための組込み特徴類似度最適化(SOPI)は、次元ミスマッチ、重計算負荷、ゴールデンアセスメント標準の欠如など、最も困難な問題である。 設計したフレームワークには、初期化ポーズパラメータを効率よく選択するパラメータ仕様モジュールと、画像を整列する微細登録ネットワークが含まれている。 提案フレームワークは, 特殊な訓練手法を用いた新しい複合接続エンコーダを用いて, マルチスケールの特徴を抽出する。 本手法は,学習に基づく手法と最適化に基づく手法を比較し,さらなる性能評価を行う。 本実験により,本手法は登録性能を向上し,既存の手法よりも精度と実行時間に優れることを示した。 また,初期ポーズ推定器として提案手法の可能性を示す。

関連論文リスト

• Improving Instance Optimization in Deformable Image Registration with Gradient Projection [7.6061804149819885]
  変形可能な画像登録は本質的に多目的最適化問題である。 これらの矛盾する目的は、しばしば最適化結果の貧弱につながる。 ディープラーニングの手法は、大規模なデータセット処理の効率化により、最近この領域で人気を博している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-21T08:27:13Z)
• SAME++: A Self-supervised Anatomical eMbeddings Enhanced medical image registration framework using stable sampling and regularized transformation [19.683682147655496]
  本研究では,自己監督型解剖学的eMbeddingアルゴリズムを用いて,非教師付き3次元医用画像登録のための高速かつ高精度な手法を提案する。 我々は、画像登録をアフィン変換、粗い変形、深度非パラメトリック変換、インスタンス最適化の4つのステップに分割するアプローチSAM-Enhanced registration (SAME++) を命名した。 完全な登録フレームワークとして、Mate++はDiceスコアの点で、リードメソッドの4.2%$ - 8.2%$を著しく上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-25T10:11:04Z)
• Multi-scale Neural ODEs for 3D Medical Image Registration [7.715565365558909]
  医用画像解析において画像登録は重要な役割を担っている。 ラーニング・トゥ・マップのような深層学習手法はより高速であるが、大きな動きを扱うための精度を改善するために反復的あるいは粗大なアプローチが必要である。 本研究では,マルチスケールのニューラルODEモデルを用いて登録を学習することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-16T00:26:53Z)
• An Adaptive Framework for Learning Unsupervised Depth Completion [59.17364202590475]
  カラー画像から高密度深度マップとそれに伴うスパース深度測定を推定する手法を提案する。 正規化とコビジュアライゼーションは、モデルの適合度とデータによって関連付けられており、単一のフレームワークに統合可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-06T02:27:55Z)
• Data-driven Weight Initialization with Sylvester Solvers [72.11163104763071]
  本稿では,ディープニューラルネットワークのパラメータを初期化するためのデータ駆動方式を提案する。 提案手法は,特にショットや微調整の設定において有効であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-02T07:33:16Z)
• INSPIRE: Intensity and Spatial Information-Based Deformable Image Registration [3.584984184069584]
  INSPIREは、変形可能な画像登録のためのトップパフォーマンス汎用方法です。 提案手法は, 精度が高く, 安定かつ頑健な登録結果を提供する。 また,脳の3次元画像の4つのベンチマークデータセットを用いて,2088対のペア登録を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-14T01:51:59Z)
• Human Body Model Fitting by Learned Gradient Descent [48.79414884222403]
  画像に3次元の人体形状を適合させる新しいアルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムは高速(約120ms収束)で、データセットに頑健であり、公開評価データセットの最先端結果が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-19T14:26:47Z)
• A Flexible Framework for Designing Trainable Priors with Adaptive Smoothing and Game Encoding [57.1077544780653]
  我々は、前方通過を非滑らかな凸最適化問題として解釈できるニューラルネットワーク層の設計とトレーニングのための一般的なフレームワークを紹介する。 グラフのノードに代表されるローカルエージェントによって解決され、正規化関数を介して相互作用する凸ゲームに焦点を当てる。 このアプローチは、訓練可能なエンドツーエンドのディープモデル内で、古典的な画像の事前使用を可能にするため、画像の問題を解決するために魅力的である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-26T08:34:54Z)
• Learning Deformable Image Registration from Optimization: Perspective, Modules, Bilevel Training and Beyond [62.730497582218284]
  マルチスケールの伝搬により微分同相モデルを最適化する,新しいディープラーニングベースのフレームワークを開発した。 我々は,脳MRIデータにおける画像-アトラス登録,肝CTデータにおける画像-画像登録を含む,3次元ボリュームデータセットにおける画像登録実験の2つのグループを実行する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-30T03:23:45Z)
• Image Matching across Wide Baselines: From Paper to Practice [80.9424750998559]
  局所的な特徴とロバストな推定アルゴリズムの包括的なベンチマークを導入する。 パイプラインのモジュール構造は、さまざまなメソッドの容易な統合、構成、組み合わせを可能にします。 適切な設定で、古典的な解決策は依然として芸術の知覚された状態を上回る可能性があることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-03T15:20:57Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。