論文の概要: Learning Physics-Inspired Regularization for Medical Image Registration with Hypernetworks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08239v1
• Date: Tue, 14 Nov 2023 15:20:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-15 13:39:03.779830
• Title: Learning Physics-Inspired Regularization for Medical Image Registration with Hypernetworks
• Title（参考訳）: ハイパーネットワークを用いた医用画像登録のための学習物理学に基づく正規化
• Authors: Anna Reithmeir, Julia A. Schnabel, Veronika A. Zimmer
• Abstract要約: 本稿では,物理に着想を得た正規化器の物理パラメータが空間変形場に与える影響を学習するハイパーネットワークを提案する。 我々のアプローチは、テスト時に適切なデータ固有の物理パラメータを効率的に発見することを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.776306113984256
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Medical image registration aims at identifying the spatial deformation between images of the same anatomical region and is fundamental to image-based diagnostics and therapy. To date, the majority of the deep learning-based registration methods employ regularizers that enforce global spatial smoothness, e.g., the diffusion regularizer. However, such regularizers are not tailored to the data and might not be capable of reflecting the complex underlying deformation. In contrast, physics-inspired regularizers promote physically plausible deformations. One such regularizer is the linear elastic regularizer which models the deformation of elastic material. These regularizers are driven by parameters that define the material's physical properties. For biological tissue, a wide range of estimations of such parameters can be found in the literature and it remains an open challenge to identify suitable parameter values for successful registration. To overcome this problem and to incorporate physical properties into learning-based registration, we propose to use a hypernetwork that learns the effect of the physical parameters of a physics-inspired regularizer on the resulting spatial deformation field. In particular, we adapt the HyperMorph framework to learn the effect of the two elasticity parameters of the linear elastic regularizer. Our approach enables the efficient discovery of suitable, data-specific physical parameters at test time.
• Abstract（参考訳）: 医用画像登録は、同じ解剖学的領域の画像間の空間的変形を識別することを目的としており、画像に基づく診断と治療の基盤となっている。 これまで、深層学習に基づく登録には、グローバル空間の滑らかさを強制する正規化器(例えば拡散正規化器)が採用されている。 しかし、そのような正規化子はデータに合わせたものではなく、複雑な基底変形を反映することができないかもしれない。 対照的に、物理学に触発された正則化器は物理的に妥当な変形を促進する。 そのような正則化器の1つは、弾性材料の変形をモデル化する線形弾性正則化器である。 これらの正規化器は材料の物性を定義するパラメータによって駆動される。 生体組織では、このようなパラメータの幅広い推定が文献に残されており、登録の成功に適したパラメータ値を特定することは依然として難しい課題である。 この問題を克服し,物理特性を学習ベース登録に組み込むために,物理に着想を得た正規化器の物理パラメータが空間変形場に与える影響を学習するハイパーネットワークを提案する。 特に, 超モルフィックフレームワークを適用し, 線形弾性正規化器の2つの弾性パラメータの効果を学習する。 この手法により、テスト時に適切なデータ固有の物理パラメータを効率的に発見できる。

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