論文の概要: Deformable multi-modal image registration for the correlation between optical measurements and histology images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.14414v1
• Date: Fri, 24 Nov 2023 11:14:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-27 15:27:30.899623
• Title: Deformable multi-modal image registration for the correlation between optical measurements and histology images
• Title（参考訳）: 変形可能なマルチモーダル画像登録による光学計測と組織像の相関
• Authors: Lianne Feenstra, Maud Lambregts, Theo J.M Ruers and Behdad Dashtbozorg
• Abstract要約: 病理組織像の変形による不正確な登録により,光学的測定と適切な病理組織ラベルとの相関がしばしば妨げられる。 本研究では, 深層学習の原理を応用したマルチモーダル画像の自動登録手法について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.20482269513546453
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The correlation of optical measurements with a correct pathology label is often hampered by imprecise registration caused by deformations in histology images. This study explores an automated multi-modal image registration technique utilizing deep learning principles to align snapshot breast specimen images with corresponding histology images. The input images, acquired through different modalities, present challenges due to variations in intensities and structural visibility, making linear assumptions inappropriate. An unsupervised and supervised learning approach, based on the VoxelMorph model, was explored, making use of a dataset with manually registered images used as ground truth. Evaluation metrics, including Dice scores and mutual information, reveal that the unsupervised model outperforms the supervised (and manual approach) significantly, achieving superior image alignment. This automated registration approach holds promise for improving the validation of optical technologies by minimizing human errors and inconsistencies associated with manual registration.
• Abstract（参考訳）: 正確な病理ラベルとの光学的測定の相関は、組織像の変形による不正確な登録によってしばしば妨げられる。 本研究では, 深層学習の原理を応用したマルチモーダル画像の自動登録手法について検討した。 異なるモダリティによって得られた入力画像は、強度の変化と構造的可視性による課題を示し、線形仮定は不適切である。 VoxelMorphモデルに基づく教師なし・教師なしの学習手法を探索し,手動で登録した画像を用いたデータセットを基底真実として利用した。 Diceスコアや相互情報を含む評価指標は、教師なしモデルが教師付き(および手動のアプローチ)を著しく上回り、優れた画像アライメントを実現することを明らかにする。 この自動登録方式は、手動登録に伴うヒューマンエラーや不整合を最小限に抑え、光学技術の検証を改善することを約束する。

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