論文の概要: Modality-Agnostic Structural Image Representation Learning for Deformable Multi-Modality Medical Image Registration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18933v1
• Date: Thu, 29 Feb 2024 08:01:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-01 15:45:21.889293
• Title: Modality-Agnostic Structural Image Representation Learning for Deformable Multi-Modality Medical Image Registration
• Title（参考訳）: 変形可能なマルチモーダル医用画像登録のためのモダリティ非依存構造画像表現学習
• Authors: Tony C. W. Mok, Zi Li, Yunhao Bai, Jianpeng Zhang, Wei Liu, Yan-Jie Zhou, Ke Yan, Dakai Jin, Yu Shi, Xiaoli Yin, Le Lu, Ling Zhang
• Abstract要約: 本稿では,識別的・コントラスト的・非分散的な深部構造画像表現を学習するためのモダリティ非依存的構造表現学習法を提案する。 本手法は,従来の局所的構造表現や統計的類似度尺度よりも識別性と精度の点で優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.7527360372462
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Establishing dense anatomical correspondence across distinct imaging modalities is a foundational yet challenging procedure for numerous medical image analysis studies and image-guided radiotherapy. Existing multi-modality image registration algorithms rely on statistical-based similarity measures or local structural image representations. However, the former is sensitive to locally varying noise, while the latter is not discriminative enough to cope with complex anatomical structures in multimodal scans, causing ambiguity in determining the anatomical correspondence across scans with different modalities. In this paper, we propose a modality-agnostic structural representation learning method, which leverages Deep Neighbourhood Self-similarity (DNS) and anatomy-aware contrastive learning to learn discriminative and contrast-invariance deep structural image representations (DSIR) without the need for anatomical delineations or pre-aligned training images. We evaluate our method on multiphase CT, abdomen MR-CT, and brain MR T1w-T2w registration. Comprehensive results demonstrate that our method is superior to the conventional local structural representation and statistical-based similarity measures in terms of discriminability and accuracy.
• Abstract（参考訳）: 異なる画像モダリティにまたがる密度の解剖学的対応を確立することは、多くの医学的画像分析研究と画像誘導放射線治療の基礎的かつ困難な手順である。 既存のマルチモダリティ画像登録アルゴリズムは、統計に基づく類似度尺度や局所構造画像表現に依存する。 しかし、前者は局所的に変化する雑音に敏感であるが、後者はマルチモーダルスキャンの複雑な解剖学的構造に対処できるほど差別的ではなく、異なるモーダルのスキャンで解剖学的対応を決定する際の曖昧さを引き起こす。 本稿では, 近親相似性(DNS)と解剖学的相似性(anatomy-aware contrastive learning)を活用して, 解剖的記述や事前整列した訓練画像を必要としない識別的・コントラスト的深部構造画像表現(DSIR)を学習する。 我々は多相CT,腹部MRI-CT,脳MRT1w-T2wの登録について検討した。 総合的な結果から,本手法は従来の局所的構造表現や統計的類似度尺度よりも識別性と精度の点で優れていることが示された。

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