論文の概要: Optron: Better Medical Image Registration via Optimizing in the Loop

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15216v2
• Date: Sun, 17 Sep 2023 19:57:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-19 22:26:51.392638
• Title: Optron: Better Medical Image Registration via Optimizing in the Loop
• Title（参考訳）: optron: ループ内の最適化による医用画像登録の改善
• Authors: Yicheng Chen, Shengxiang Ji, Yuelin Xin, Kun Han, Xiaohui Xie
• Abstract要約: 本稿では,ループ内最適化のアイデアを取り入れた一般的なトレーニングアーキテクチャであるOptronを紹介する。 トレーニングループのプラグアンドプレイモジュールを通じてディープラーニングモデルの予測結果を反復的に最適化することにより、Optronは擬似基底真理を導入する。 我々はIXIデータセットの最先端性能を達成し、従来の最先端手法であるTransMorphを1.6%の差で改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.35199642275687
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Previously, in the field of image registration, there are mainly two paradigms, the traditional optimization-based methods, and the deep-learning-based methods. We designed a robust training architecture that is simple and generalizable. We present Optron, a general training architecture incorporating the idea of optimizing-in-the-loop. By iteratively optimizing the prediction result of a deep learning model through a plug-and-play optimizer module in the training loop, Optron introduces pseudo ground truth to an unsupervised training process. This pseudo supervision provides more direct guidance towards model training compared with unsupervised methods. Utilizing this advantage, Optron can consistently improve the models' performance and convergence speed. We evaluated our method on various combinations of models and datasets, and we have achieved state-of-the-art performance on the IXI dataset, improving the previous state-of-the-art method TransMorph by a significant margin of +1.6% DSC. Moreover, Optron also consistently achieved positive results with other models and datasets. It increases the validation DSC on IXI for VoxelMorph and ViT-V-Net by +2.3% and +2.2% respectively, demonstrating our method's generalizability. Our implementation is publicly available at https://github.com/miraclefactory/optron
• Abstract（参考訳）: 従来,画像登録の分野では,従来の最適化手法とディープラーニング方式の2つのパラダイムが主流であった。 シンプルで一般化可能な堅牢なトレーニングアーキテクチャを設計しました。 ループを最適化するアイデアを取り入れた一般的なトレーニングアーキテクチャであるOptronを提案する。 トレーニングループのプラグアンドプレイオプティマイザモジュールを通じて、ディープラーニングモデルの予測結果を反復的に最適化することにより、教師なしのトレーニングプロセスに擬似基底真理を導入する。 この疑似監督は、教師なしのメソッドと比較して、モデルトレーニングに対するより直接的なガイダンスを提供する。 この利点を利用して、Optronは一貫してモデルの性能と収束速度を改善することができる。 本手法はモデルとデータセットの様々な組み合わせで評価し, ixiデータセット上での最先端性能を実現し, 従来手法のトランスモーフを+1.6%dscで大幅に改善した。 さらに、Optronは他のモデルやデータセットで一貫してポジティブな結果を得た。 これはVoxelMorph と ViT-V-Net の IXI 上の検証 DSC を +2.3% と +2.2% で増加させ、この手法の一般化可能性を示している。 私たちの実装はhttps://github.com/miraclefactory/optronで公開しています。

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