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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01249v4
• Date: Sun, 19 Oct 2025 16:38:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 00:56:38.030633
• Title: FireANTs: Adaptive Riemannian Optimization for Multi-Scale Diffeomorphic Matching
• Title（参考訳）: FireANTs: マルチスケール微分型マッチングのための適応リーマン最適化
• Authors: Rohit Jena, Pratik Chaudhari, James C. Gee,
• Abstract要約: 非効率な実装と収束が遅いため、既存の微分型画像マッチングの最先端手法は遅い。 ディープラーニング手法は高速な推論を提供するが、広範なトレーニング時間、かなりの推論メモリを必要とし、長い尾の分布や多様な画像モダリティにまたがる一般化に失敗する。 FireANTsはCPU上のANTよりも2.5倍高速で、GPU上では1200倍高速である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.35907245543535
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The paper proposes FireANTs, a multi-scale Adaptive Riemannian Optimization algorithm for dense diffeomorphic image matching. Existing state-of-the-art methods for diffeomorphic image matching are slow due to inefficient implementations and slow convergence due to the ill-conditioned nature of the optimization problem. Deep learning methods offer fast inference but require extensive training time, substantial inference memory, and fail to generalize across long-tailed distributions or diverse image modalities, necessitating costly retraining. We address these challenges by proposing a training-free, GPU-accelerated multi-scale Adaptive Riemannian Optimization algorithm for fast and accurate dense diffeomorphic image matching. FireANTs runs about 2.5x faster than ANTs on a CPU, and upto 1200x faster on a GPU. On a single GPU, FireANTs performs competitively with deep learning methods on inference runtime while consuming upto 10x less memory. FireANTs shows remarkable robustness to a wide variety of matching problems across modalities, species, and organs without any domain-specific training or tuning. Our framework allows hyperparameter grid search studies with significantly less resources and time compared to traditional and deep learning registration algorithms alike.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,高次微分同相画像マッチング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であるFireANTsを提案する。 非効率な実装と最適化問題の条件が不適切であることによる収束が遅いため、既存の微分型画像マッチングの最先端手法は遅い。 ディープラーニングの手法は高速な推論を提供するが、広範囲なトレーニング時間、相当な推論メモリを必要とし、長い尾の分布や多様な画像モダリティをまたいだ一般化に失敗し、コストのかかる再トレーニングを必要としている。 我々は,高速かつ高精度な高次微分同相画像マッチングのための,GPU加速多スケール適応リーマン最適化アルゴリズムを提案することにより,これらの課題に対処する。 FireANTsはCPU上のANTよりも2.5倍高速で、GPU上では1200倍高速である。 単一のGPU上でFireANTsは、推論ランタイム上のディープラーニングメソッドと競合して動作し、最大10倍のメモリを消費する。 ファイアラントは、ドメイン固有のトレーニングやチューニングを伴わずに、モダリティ、種、臓器にまたがる様々なマッチング問題に対して、顕著な堅牢性を示す。 我々のフレームワークは、従来のディープラーニング登録アルゴリズムと同様、リソースや時間を大幅に削減したハイパーパラメータグリッド検索を可能にする。

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