論文の概要: Framing image registration as a landmark detection problem for better representation of clinical relevance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.01318v1
• Date: Mon, 31 Jul 2023 16:04:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-04 16:27:49.136982
• Title: Framing image registration as a landmark detection problem for better representation of clinical relevance
• Title（参考訳）: 臨床関連性向上のためのランドマーク検出問題としてのフラーミング画像登録
• Authors: Diana Waldmannstetter, Benedikt Wiestler, Julian Schwarting, Ivan Ezhov, Marie Metz, Spyridon Bakas, Bhakti Baheti, Satrajit Chakrabarty, Jan S. Kirschke, Rolf A. Heckemann, Marie Piraud, Florian Kofler, Bjoern H. Menze
• Abstract要約: ランドマーク検出問題として画像登録を再構成することを提案する。 サブサンプル間レータ解析の誤差分布に基づいてヒット率曲線を計算する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.546160140501595
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Nowadays, registration methods are typically evaluated based on sub-resolution tracking error differences. In an effort to reinfuse this evaluation process with clinical relevance, we propose to reframe image registration as a landmark detection problem. Ideally, landmark-specific detection thresholds are derived from an inter-rater analysis. To approximate this costly process, we propose to compute hit rate curves based on the distribution of errors of a sub-sample inter-rater analysis. Therefore, we suggest deriving thresholds from the error distribution using the formula: median + delta * median absolute deviation. The method promises differentiation of previously indistinguishable registration algorithms and further enables assessing the clinical significance in algorithm development.
• Abstract（参考訳）: 近年,サブレゾリューション追尾誤差差に基づいて登録手法が評価されている。 この評価プロセスと臨床的関連性を両立させるため,ランドマーク検出問題として画像登録の再構築を提案する。 理想的には、ランドマーク固有の検出しきい値がレート間解析から導かれる。 このコストのかかる処理を近似するために,サブサンプル間レータ解析の誤差分布に基づいてヒット率曲線を計算することを提案する。 したがって、しきい値は式:中央値 + delta * 中央値の絶対偏差を用いた誤差分布から導出することを提案する。 本手法は、予め区別できない登録アルゴリズムの分化を約束し、さらに、アルゴリズム開発における臨床的意義を評価することができる。

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