論文の概要: On-the-Fly Guidance Training for Medical Image Registration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15216v5
• Date: Fri, 12 Jul 2024 07:49:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 05:56:40.087619
• Title: On-the-Fly Guidance Training for Medical Image Registration
• Title（参考訳）: 医用画像登録のためのオンザフライ指導
• Authors: Yuelin Xin, Yicheng Chen, Shengxiang Ji, Kun Han, Xiaohui Xie,
• Abstract要約: 本研究は,既存の学習ベース画像登録モデルを改善するための新しいトレーニングフレームワークであるOn-the-Fly Guidance(OFG)を紹介する。 本手法では,ラベル付きデータを必要としない登録モデルをトレーニングするための教師付き手法を提案する。 提案手法は,複数のベンチマークデータセットおよび先行モデルでテストされ,性能が大幅に向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.309599960641242
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study introduces a novel On-the-Fly Guidance (OFG) training framework for enhancing existing learning-based image registration models, addressing the limitations of weakly-supervised and unsupervised methods. Weakly-supervised methods struggle due to the scarcity of labeled data, and unsupervised methods directly depend on image similarity metrics for accuracy. Our method proposes a supervised fashion for training registration models, without the need for any labeled data. OFG generates pseudo-ground truth during training by refining deformation predictions with a differentiable optimizer, enabling direct supervised learning. OFG optimizes deformation predictions efficiently, improving the performance of registration models without sacrificing inference speed. Our method is tested across several benchmark datasets and leading models, it significantly enhanced performance, providing a plug-and-play solution for training learning-based registration models. Code available at: https://github.com/cilix-ai/on-the-fly-guidance
• Abstract（参考訳）: 本研究は,既存の学習ベース画像登録モデルを改善するための新しいトレーニングフレームワークであるOn-the-Fly Guidance(OFG)を紹介し,弱教師付きおよび教師なし手法の限界に対処する。 ラベル付きデータの不足により、弱教師付き手法は困難であり、教師なし手法は正確性のために画像類似度指標に直接依存する。 本手法では,ラベル付きデータを必要としない登録モデルをトレーニングするための教師付き手法を提案する。 OFGは、変形予測を微分可能なオプティマイザで精錬することにより、トレーニング中に擬似地下真理を生成する。 OFGは変形予測を効率的に最適化し、推論速度を犠牲にすることなく、登録モデルの性能を向上させる。 提案手法は,複数のベンチマークデータセットおよび先行モデルで検証され,性能が大幅に向上し,学習ベース登録モデルの訓練のためのプラグアンドプレイソリューションが提供される。 https://github.com/cilix-ai/on-the-fly-guidance

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