論文の概要: Unsupervised Multimodal Surface Registration with Geometric Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13022v1
• Date: Tue, 21 Nov 2023 22:05:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 16:58:51.031215
• Title: Unsupervised Multimodal Surface Registration with Geometric Deep Learning
• Title（参考訳）: 幾何学的深層学習による教師なしマルチモーダル表面登録
• Authors: Mohamed A. Suliman, Logan Z. J. Williams, Abdulah Fawaz, and Emma C. Robinson
• Abstract要約: GeoMorphは、皮質表面の画像登録用に設計された新しい幾何学的深層学習フレームワークである。 よりスムーズな変形によるアライメントの改善により,GeoMorphは既存のディープラーニング手法よりも優れていることを示す。 このような汎用性と堅牢性は、様々な神経科学応用に強い可能性を示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3403308469369577
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This paper introduces GeoMorph, a novel geometric deep-learning framework designed for image registration of cortical surfaces. The registration process consists of two main steps. First, independent feature extraction is performed on each input surface using graph convolutions, generating low-dimensional feature representations that capture important cortical surface characteristics. Subsequently, features are registered in a deep-discrete manner to optimize the overlap of common structures across surfaces by learning displacements of a set of control points. To ensure smooth and biologically plausible deformations, we implement regularization through a deep conditional random field implemented with a recurrent neural network. Experimental results demonstrate that GeoMorph surpasses existing deep-learning methods by achieving improved alignment with smoother deformations. Furthermore, GeoMorph exhibits competitive performance compared to classical frameworks. Such versatility and robustness suggest strong potential for various neuroscience applications.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,皮質表面の画像登録のための新しい幾何学的深層学習フレームワークgeomorphを提案する。 登録プロセスは2つの主要なステップから構成される。 まず、グラフ畳み込みを用いて各入力面に独立な特徴抽出を行い、重要な皮質表面特性を捉えた低次元の特徴表現を生成する。 その後、一組の制御点の変位を学習することにより、表面間の共通構造の重なりを最適化するために、特徴を深く離散的に登録する。 滑らかで生物学的に有理な変形を確実にするために,リカレントニューラルネットワークによって実装された深い条件付き確率場を通じて正規化を行う。 実験の結果,スムースな変形によるアライメントの改善により,既存の深層学習法を上回る地形が得られた。 さらに、GeoMorphは古典的なフレームワークと比較して競争力がある。 このような汎用性と堅牢性は、様々な神経科学応用に強い可能性を示唆している。

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