論文の概要: FireANTs: Adaptive Riemannian Optimization for Multi-Scale Diffeomorphic Registration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01249v1
• Date: Mon, 1 Apr 2024 17:12:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-04-03 21:36:17.730128
• Title: FireANTs: Adaptive Riemannian Optimization for Multi-Scale Diffeomorphic Registration
• Title（参考訳）: FireANTs: マルチスケール微分型登録のための適応リーマン最適化
• Authors: Rohit Jena, Pratik Chaudhari, James C. Gee,
• Abstract要約: Diffomorphic Image Registrationは、画像翻訳、セグメンテーション、アトラスビルディングといった様々な画像モダリティや下流タスクの分析において重要な部分である。 提案するフレームワークは,一貫した性能向上を実現し,既存のアルゴリズムよりも300倍から2000倍の高速化を実現した。 モジュールライブラリの設計は使いやすく、ユーザ定義のコスト関数によるカスタマイズを可能にします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.34181966545357
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diffeomorphic Image Registration is a critical part of the analysis in various imaging modalities and downstream tasks like image translation, segmentation, and atlas building. Registration algorithms based on optimization have stood the test of time in terms of accuracy, reliability, and robustness across a wide spectrum of modalities and acquisition settings. However, these algorithms converge slowly, are prohibitively expensive to run, and their usage requires a steep learning curve, limiting their scalability to larger clinical and scientific studies. In this paper, we develop multi-scale Adaptive Riemannian Optimization algorithms for diffeomorphic image registration. We demonstrate compelling improvements on image registration across a spectrum of modalities and anatomies by measuring structural and landmark overlap of the registered image volumes. Our proposed framework leads to a consistent improvement in performance, and from 300x up to 2000x speedup over existing algorithms. Our modular library design makes it easy to use and allows customization via user-defined cost functions.
• Abstract（参考訳）: Diffomorphic Image Registrationは、画像翻訳、セグメンテーション、アトラスビルディングといった様々な画像モダリティや下流タスクの分析において重要な部分である。 最適化に基づく登録アルゴリズムは、広範囲のモダリティと取得設定において、正確性、信頼性、堅牢性の観点から時間のテストに立脚している。 しかし、これらのアルゴリズムはゆっくりと収束し、実行には極めて高価であり、その使用には学習曲線の急勾配が必要であり、そのスケーラビリティはより大きな臨床・科学研究に制限される。 本稿では,微分型画像登録のためのマルチスケール適応リーマン最適化アルゴリズムを提案する。 得られた画像量の構造的重複とランドマーク的重複を計測することにより,画像登録の精度向上を図った。 提案するフレームワークは,一貫した性能向上を実現し,既存のアルゴリズムよりも300倍から2000倍の高速化を実現した。 モジュールライブラリの設計は使いやすく、ユーザ定義のコスト関数によるカスタマイズを可能にします。

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