論文の概要: EfficientMorph: Parameter-Efficient Transformer-Based Architecture for 3D Image Registration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11026v1
• Date: Sat, 16 Mar 2024 22:01:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-03-19 20:36:44.387892
• Title: EfficientMorph: Parameter-Efficient Transformer-Based Architecture for 3D Image Registration
• Title（参考訳）: 効率的なMorph: 3次元画像登録のためのパラメータ効率の良いトランスフォーマーベースアーキテクチャ
• Authors: Abu Zahid Bin Aziz, Mokshagna Sai Teja Karanam, Tushar Kataria, Shireen Y. Elhabian,
• Abstract要約: 教師なし3次元画像登録のためのトランスフォーマーベースアーキテクチャであるEfficientMorphを提案する。 航空機をベースとしたアテンション機構を通じて、地域と世界的なアテンションのバランスを最適化する。 カスケードされたグループアテンションによって計算の冗長性を低減し、計算効率を損なうことなく細部をキャプチャする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.741980945827445
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transformers have emerged as the state-of-the-art architecture in medical image registration, outperforming convolutional neural networks (CNNs) by addressing their limited receptive fields and overcoming gradient instability in deeper models. Despite their success, transformer-based models require substantial resources for training, including data, memory, and computational power, which may restrict their applicability for end users with limited resources. In particular, existing transformer-based 3D image registration architectures face three critical gaps that challenge their efficiency and effectiveness. Firstly, while mitigating the quadratic complexity of full attention by focusing on local regions, window-based attention mechanisms often fail to adequately integrate local and global information. Secondly, feature similarities across attention heads that were recently found in multi-head attention architectures indicate a significant computational redundancy, suggesting that the capacity of the network could be better utilized to enhance performance. Lastly, the granularity of tokenization, a key factor in registration accuracy, presents a trade-off; smaller tokens improve detail capture at the cost of higher computational complexity, increased memory demands, and a risk of overfitting. Here, we propose EfficientMorph, a transformer-based architecture for unsupervised 3D image registration. It optimizes the balance between local and global attention through a plane-based attention mechanism, reduces computational redundancy via cascaded group attention, and captures fine details without compromising computational efficiency, thanks to a Hi-Res tokenization strategy complemented by merging operations. Notably, EfficientMorph sets a new benchmark for performance on the OASIS dataset with 16-27x fewer parameters.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーは、医療画像登録における最先端のアーキテクチャとして登場し、限定された受容領域に対処し、より深いモデルでの勾配不安定を克服することで、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を上回っている。 その成功にもかかわらず、トランスフォーマーベースのモデルは、データ、メモリ、計算能力を含むトレーニングのためのかなりのリソースを必要とし、限られたリソースを持つエンドユーザーに適用性を制限する可能性がある。 特に、既存のトランスフォーマーベースの3D画像登録アーキテクチャは、その効率性と有効性に挑戦する3つの重要なギャップに直面している。 第一に、局所に焦点をあてて注意の二次的複雑さを緩和する一方で、ウィンドウベースの注意機構は、局所的およびグローバルな情報を適切に統合することができないことが多い。 第二に、最近マルチヘッドアテンションアーキテクチャで発見されたアテンションヘッド間の特徴的類似性は、重要な計算冗長性を示し、ネットワークのキャパシティが性能向上に有効であることを示唆している。 最後に、トークン化の粒度は、登録精度の重要な要素であるトレードオフを示し、より小さなトークンは、高い計算複雑性、メモリ要求の増加、オーバーフィッティングのリスクを犠牲にして、詳細なキャプチャを改善する。 本稿では,教師なし3次元画像登録のためのトランスフォーマーベースアーキテクチャであるEfficientMorphを提案する。 平面ベースのアテンション機構を通じて局所的およびグローバル的アテンションのバランスを最適化し、カスケードされたグループアテンションを介して計算冗長性を低減し、マージ操作を補完するHi-Resトークン化戦略のおかげで、計算効率を損なうことなく細部をキャプチャする。 特に、EfficientMorphは16～27倍のパラメータでOASISデータセットのパフォーマンスベンチマークを設定している。

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