論文の概要: HNAS-reg: hierarchical neural architecture search for deformable medical image registration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12440v1
• Date: Wed, 23 Aug 2023 21:47:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-25 16:04:18.883590
• Title: HNAS-reg: hierarchical neural architecture search for deformable medical image registration
• Title（参考訳）: HNAS-reg: 変形可能な医用画像登録のための階層型ニューラルネットワーク探索
• Authors: Jiong Wu and Yong Fan
• Abstract要約: 本稿では、変形可能な医用画像登録のための最適なネットワークアーキテクチャを特定するための階層型NASフレームワーク(HNAS-Reg)を提案する。 636T1重み付き磁気共鳴画像(MRI)からなる3つのデータセットに対する実験により,提案手法により,画像登録精度が向上し,モデルサイズが小さくなる深層学習モデルを構築することができることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8249180979158817
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Convolutional neural networks (CNNs) have been widely used to build deep learning models for medical image registration, but manually designed network architectures are not necessarily optimal. This paper presents a hierarchical NAS framework (HNAS-Reg), consisting of both convolutional operation search and network topology search, to identify the optimal network architecture for deformable medical image registration. To mitigate the computational overhead and memory constraints, a partial channel strategy is utilized without losing optimization quality. Experiments on three datasets, consisting of 636 T1-weighted magnetic resonance images (MRIs), have demonstrated that the proposal method can build a deep learning model with improved image registration accuracy and reduced model size, compared with state-of-the-art image registration approaches, including one representative traditional approach and two unsupervised learning-based approaches.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、医用画像登録のためのディープラーニングモデルを構築するために広く使用されているが、手動設計のネットワークアーキテクチャは必ずしも最適ではない。 本稿では、畳み込み操作探索とネットワークトポロジ探索の両方からなる階層型NASフレームワーク(HNAS-Reg)について、変形可能な医用画像登録のための最適なネットワークアーキテクチャを同定する。 計算オーバーヘッドとメモリ制約を軽減するため、最適化品質を損なうことなく部分チャネル戦略を利用する。 636 t1重み付け磁気共鳴画像(mri)を用いた3つのデータセットの実験により、従来の1つの方法と2つの教師なし学習ベースアプローチを含む最先端画像登録アプローチと比較して、画像登録精度とモデルサイズを低減したディープラーニングモデルを構築することができることを実証した。

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