論文の概要: CDIDN: A Registration Model with High Deformation Impedance Capability for Long-Term Tracking of Pulmonary Lesion Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11024v2
• Date: Wed, 24 May 2023 12:45:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-05-26 00:54:54.587751
• Title: CDIDN: A Registration Model with High Deformation Impedance Capability for Long-Term Tracking of Pulmonary Lesion Dynamics
• Title（参考訳）: cdidn : 肺病変の長期追跡のための高い変形インピーダンス能を有する登録モデル
• Authors: Xinyu Zhao, Sa Huang, Wei Pang, You Zhou
• Abstract要約: 本稿では,医療用CT画像の登録問題について,新しい視点から検討する。 我々はCascade-Dilation Inter-Layer Differential Network (CDIDN)と呼ばれる新しい登録モデルを提案する。 高い変形能力(DIC)と精度を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.253798333911341
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study the problem of registration for medical CT images from a novel perspective -- the sensitivity to degree of deformations in CT images. Although some learning-based methods have shown success in terms of average accuracy, their ability to handle regions with local large deformation (LLD) may significantly decrease compared to dealing with regions with minor deformation. This motivates our research into this issue. Two main causes of LLDs are organ motion and changes in tissue structure, with the latter often being a long-term process. In this paper, we propose a novel registration model called Cascade-Dilation Inter-Layer Differential Network (CDIDN), which exhibits both high deformation impedance capability (DIC) and accuracy. CDIDN improves its resilience to LLDs in CT images by enhancing LLDs in the displacement field (DF). It uses a feature-based progressive decomposition of LLDs, blending feature flows of different levels into a main flow in a top-down manner. It leverages Inter-Layer Differential Module (IDM) at each level to locally refine the main flow and globally smooth the feature flow, and also integrates feature velocity fields that can effectively handle feature deformations of various degrees. We assess CDIDN using lungs as representative organs with large deformation. Our findings show that IDM significantly enhances LLDs of the DF, by which improves the DIC and accuracy of the model. Compared with other outstanding learning-based methods, CDIDN exhibits the best DIC and excellent accuracy. Based on vessel enhancement and enhanced LLDs of the DF, we propose a novel method to accurately track the appearance, disappearance, enlargement, and shrinkage of pulmonary lesions, which effectively addresses detection of early lesions and peripheral lung lesions, issues of false enlargement, false shrinkage, and mutilation of lesions.
• Abstract（参考訳）: 医用CT画像の登録問題について,新しい視点から検討し,CT画像の変形度に対する感度について検討した。 学習に基づく手法によっては平均精度で成功しているものもあるが、局所的な大変形(LLD)を持つ領域を扱う能力は、小さな変形を持つ領域と比較して著しく低下する可能性がある。 これはこの問題の研究を動機づけます。 lldの主な原因は臓器の動きと組織構造の変化であり、後者はしばしば長期の過程である。 本稿では,高変形インピーダンス(DIC)と精度の両方を示すCDIDN(Cascade-Dilation Inter-Layer Differential Network)と呼ばれる新しい登録モデルを提案する。 CDIDNは、変位場(DF)におけるLDDを強化することにより、CT画像のLDDに対するレジリエンスを向上させる。 機能ベースのLDDのプログレッシブ分解を使用し、異なるレベルの特徴フローをトップダウンでメインフローにブレンドする。 各レベルで層間微分モジュール(IDM)を活用して、主フローを局所的に洗練し、特徴フローをグローバルに滑らかにするとともに、様々な度の特徴変形を効果的に処理できる特徴速度場を統合する。 肺を代表臓器として用いたCDIDNの評価を行った。 以上の結果から,IDMはDFのLDDを大幅に向上させ,DICの改善とモデルの精度の向上を図っている。 他の優れた学習ベース手法と比較して、CDIDNは最高のDICと優れた精度を示す。 そこで本研究では, 肺病変の出現, 消失, 拡大, 縮小を正確に追跡する新しい方法を提案し, 早期病変, 末梢病変の検出, 偽拡大, 偽収縮, 病変の切断を効果的に行う。

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