論文の概要: HyperPredict: Estimating Hyperparameter Effects for Instance-Specific Regularization in Deformable Image Registration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02069v2
• Date: Sat, 16 Mar 2024 13:52:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-20 01:31:10.142778
• Title: HyperPredict: Estimating Hyperparameter Effects for Instance-Specific Regularization in Deformable Image Registration
• Title（参考訳）: HyperPredict: 変形可能な画像登録におけるインスタンス特異な正規化のためのハイパーパラメータ効果の推定
• Authors: Aisha L. Shuaibu, Ivor J. A. Simpson,
• Abstract要約: 医用画像登録法は、画像類似度メトリックを最大化することにより、画像のペア/グループを整列する幾何学変換を推定する。 正規化用語は、意味のある登録結果を得るために不可欠である。 本稿では,ハイパーパラメータの影響を評価し,与えられた画像対に対して最適な値を選択する方法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2252684361733293
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Methods for medical image registration infer geometric transformations that align pairs/groups of images by maximising an image similarity metric. This problem is ill-posed as several solutions may have equivalent likelihoods, also optimising purely for image similarity can yield implausible transformations. For these reasons regularization terms are essential to obtain meaningful registration results. However, this requires the introduction of at least one hyperparameter often termed $\lambda$, that serves as a tradeoff between loss terms. In some situations, the quality of the estimated transformation greatly depends on hyperparameter choice, and different choices may be required depending on the characteristics of the data. Analyzing the effect of these hyperparameters requires labelled data, which is not commonly available at test-time. In this paper, we propose a method for evaluating the influence of hyperparameters and subsequently selecting an optimal value for given image pairs. Our approach which we call HyperPredict, implements a Multi-Layer Perceptron that learns the effect of selecting particular hyperparameters for registering an image pair by predicting the resulting segmentation overlap and measure of deformation smoothness. This approach enables us to select optimal hyperparameters at test time without requiring labelled data, removing the need for a one-size-fits-all cross-validation approach. Furthermore, the criteria used to define optimal hyperparameter is flexible post-training, allowing us to efficiently choose specific properties. We evaluate our proposed method on the OASIS brain MR dataset using a recent deep learning approach(cLapIRN) and an algorithmic method(Niftyreg). Our results demonstrate good performance in predicting the effects of regularization hyperparameters and highlight the benefits of our image-pair specific approach to hyperparameter selection.
• Abstract（参考訳）: 医用画像登録法は、画像類似度メトリックを最大化することにより、画像のペア/グループを整列する幾何学変換を推定する。 この問題は、いくつかの解が等価な可能性を持つ可能性があり、また、画像の類似性のために純粋に最適化することは、到達不可能な変換をもたらす。 これらの理由から、有意義な登録結果を得るためには正規化項が不可欠である。 しかし、これは損失項間のトレードオフとなる$\lambda$と呼ばれる少なくとも1つのハイパーパラメータを導入する必要がある。 いくつかの状況では、推定された変換の質はハイパーパラメータの選択に大きく依存しており、データの特徴によって異なる選択が要求されることがある。 これらのハイパーパラメータの効果を分析するには、テスト時に一般的に利用できないラベル付きデータが必要である。 本稿では,ハイパーパラメータの影響を評価し,与えられた画像対に対して最適な値を選択する方法を提案する。 HyperPredictと呼ばれる我々のアプローチは、画像ペアを登録するための特定のハイパーパラメータを選択する効果を、結果のセグメンテーションオーバーラップを予測し、変形の滑らかさを測定することで学習するマルチ層パーセプトロンを実装している。 このアプローチにより,ラベル付きデータを必要とすることなく,テスト時に最適なハイパーパラメータを選択できる。 さらに、最適なハイパーパラメータを定義するために使われる基準は、フレキシブルなポストトレーニングであり、特定の特性を効率的に選択することができる。 我々は,最近のディープラーニング手法(cLapIRN)とアルゴリズム手法(Niftyreg)を用いて,OASIS脳MRデータセットにおける提案手法の評価を行った。 その結果、正規化ハイパーパラメータの効果を予測する上で優れた性能を示し、ハイパーパラメータ選択に対する画像ペア固有のアプローチの利点を強調した。

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