Fugu-MT 論文翻訳(概要): Explainable unsupervised multi-modal image registration using deep networks

論文の概要: Explainable unsupervised multi-modal image registration using deep networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.01994v1
Date: Thu, 3 Aug 2023 19:13:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-07 14:52:41.350720
Title: Explainable unsupervised multi-modal image registration using deep networks
Title（参考訳）: ディープネットワークを用いた説明不能なマルチモーダル画像登録
Authors: Chengjia Wang, Giorgos Papanastasiou
Abstract要約: MRI画像登録は、異なるモダリティ、時間点、スライスから幾何学的に「ペア」診断することを目的としている。本研究では,我々のDLモデルが完全に説明可能であることを示し,さらなる医用画像データへのアプローチを一般化するための枠組みを構築した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.197364252030876
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Clinical decision making from magnetic resonance imaging (MRI) combines complementary information from multiple MRI sequences (defined as 'modalities'). MRI image registration aims to geometrically 'pair' diagnoses from different modalities, time points and slices. Both intra- and inter-modality MRI registration are essential components in clinical MRI settings. Further, an MRI image processing pipeline that can address both afine and non-rigid registration is critical, as both types of deformations may be occuring in real MRI data scenarios. Unlike image classification, explainability is not commonly addressed in image registration deep learning (DL) methods, as it is challenging to interpet model-data behaviours against transformation fields. To properly address this, we incorporate Grad-CAM-based explainability frameworks in each major component of our unsupervised multi-modal and multi-organ image registration DL methodology. We previously demonstrated that we were able to reach superior performance (against the current standard Syn method). In this work, we show that our DL model becomes fully explainable, setting the framework to generalise our approach on further medical imaging data.
Abstract（参考訳）: MRI(MRI)による臨床的決定は、複数のMRIシーケンス(モダリティとして定義される)の相補的な情報を組み合わせたものである。 MRI画像登録は、異なるモダリティ、時間点、スライスから幾何学的に「ペア」診断することを目的としている。モダリティ内およびモダリティ間MRIの登録は、臨床MRI設定において必須の要素である。さらに、実際のMRIデータシナリオでは、どちらの種類の変形も発生する可能性があるため、微細な登録と非厳密な登録の両方に対処できるMRI画像処理パイプラインが重要である。画像分類とは異なり、画像登録深層学習(DL)法では、変換フィールドに対するモデルデータ動作の相互運用が難しいため、説明容易性は一般的には解決されない。そこで我々はGrad-CAMベースの説明可能性フレームワークを,教師なしマルチモーダル・マルチオーガナイズド画像登録DL手法の各主要コンポーネントに組み込んだ。私たちは以前、優れたパフォーマンス(現在の標準synメソッドでは)に到達できることを実証しました。本稿では,dlモデルが十分に説明可能であることを示し,さらなる医用画像データへのアプローチを一般化する枠組みを構築した。

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