論文の概要: QUIZ: An Arbitrary Volumetric Point Matching Method for Medical Image Registration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00296v1
• Date: Sat, 30 Sep 2023 08:13:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 05:20:27.236351
• Title: QUIZ: An Arbitrary Volumetric Point Matching Method for Medical Image Registration
• Title（参考訳）: quiz: 医用画像登録のための任意のボリュームポイントマッチング手法
• Authors: Lin Liu, Xinxin Fan, Haoyang Liu, Chulong Zhang, Weibin Kong, Jingjing Dai, Yuming Jiang, Yaoqin Xie, Xiaokun Liang
• Abstract要約: クエリポイントキッザ(QUIZ)という,任意の利害関係のボクセル点に基づく医用画像登録手法を提案する。 本研究は, 頸部がん患者の大変形データセットを用いて本手法の有効性を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.788848900099385
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Rigid pre-registration involving local-global matching or other large deformation scenarios is crucial. Current popular methods rely on unsupervised learning based on grayscale similarity, but under circumstances where different poses lead to varying tissue structures, or where image quality is poor, these methods tend to exhibit instability and inaccuracies. In this study, we propose a novel method for medical image registration based on arbitrary voxel point of interest matching, called query point quizzer (QUIZ). QUIZ focuses on the correspondence between local-global matching points, specifically employing CNN for feature extraction and utilizing the Transformer architecture for global point matching queries, followed by applying average displacement for local image rigid transformation. We have validated this approach on a large deformation dataset of cervical cancer patients, with results indicating substantially smaller deviations compared to state-of-the-art methods. Remarkably, even for cross-modality subjects, it achieves results surpassing the current state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: 局所的グローバルマッチングやその他の大きな変形シナリオを含む厳格な事前登録は不可欠である。 現在の一般的な方法は、灰色スケールの類似性に基づく教師なし学習に依存しているが、異なるポーズが組織構造を変化させる状況や画質が悪い状況下では、不安定さや不正確さを示す傾向がある。 本研究では,クエリポイント・キッザ (QUIZ) と呼ばれる,任意のボクセル点の興味マッチングに基づく医用画像登録手法を提案する。 quizは局所的グローバルマッチングポイント間の対応に注目し、特にcnnを特徴抽出に、トランスフォーマーアーキテクチャをグローバルポイントマッチングクエリに活用し、さらに局所的画像剛性変換に平均変位を適用する。 本研究は, 頸部がん患者の大変形データセットを用いて本手法の有効性を検証した。 注目すべきは、クロスモダリティの主題であっても、現在の最先端技術を上回る結果が得られることだ。

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