論文の概要: VMambaMorph: a Visual Mamba-based Framework with Cross-Scan Module for Deformable 3D Image Registration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05105v1
• Date: Sun, 7 Apr 2024 23:10:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-09 15:53:11.308555
• Title: VMambaMorph: a Visual Mamba-based Framework with Cross-Scan Module for Deformable 3D Image Registration
• Title（参考訳）: VMambaMorph: 変形可能な3D画像登録のためのクロススキャンモジュールを備えたVisual Mambaベースのフレームワーク
• Authors: Ziyang Wang, Jian-Qing Zheng, Chao Ma, Tao Guo,
• Abstract要約: 本稿では,VMambaMorphという画像登録機能を備えたVMambaの探索について紹介する。 このハイブリッドVMamba-CNNネットワークは、特に3D画像登録用に設計されている。 我々は,VMambaMorphを公開ベンチマーク脳MR-CT登録データセットを用いて検証し,その性能を現在の最先端手法と比較した。 その結果,VMambaMorphは競争力のある登録品質を達成できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.5487294104318
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Image registration, a critical process in medical imaging, involves aligning different sets of medical imaging data into a single unified coordinate system. Deep learning networks, such as the Convolutional Neural Network (CNN)-based VoxelMorph, Vision Transformer (ViT)-based TransMorph, and State Space Model (SSM)-based MambaMorph, have demonstrated effective performance in this domain. The recent Visual State Space Model (VMamba), which incorporates a cross-scan module with SSM, has exhibited promising improvements in modeling global-range dependencies with efficient computational cost in computer vision tasks. This paper hereby introduces an exploration of VMamba with image registration, named VMambaMorph. This novel hybrid VMamba-CNN network is designed specifically for 3D image registration. Utilizing a U-shaped network architecture, VMambaMorph computes the deformation field based on target and source volumes. The VMamba-based block with 2D cross-scan module is redesigned for 3D volumetric feature processing, and a fine-grained feature extraction module is proposed for high-dimensional feature learning. We validate VMambaMorph using a public benchmark brain MR-CT registration dataset, comparing its performance against current state-of-the-art methods. The results indicate that VMambaMorph achieves competitive registration quality. The code for VMambaMorph is available on GitHub.
• Abstract（参考訳）: 医用画像における重要なプロセスである画像登録では、異なる医療用画像データを単一の統一座標系に整列させる。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)ベースのVoxelMorph、ビジョントランスフォーマー(ViT)ベースのTransMorph、ステートスペースモデル(SSM)ベースのMambaMorphといったディープラーニングネットワークは、この領域で効果的なパフォーマンスを示している。 最近のVisual State Space Model(VMamba)は、SSMとクロススキャンモジュールを組み込んだもので、コンピュータビジョンタスクの効率的な計算コストで、グローバルレンジの依存関係をモデル化する上で、有望な改善がなされている。 本稿では,VMambaMorphという画像登録機能を備えたVMambaの探索について紹介する。 このハイブリッドVMamba-CNNネットワークは、特に3D画像登録用に設計されている。 U字型ネットワークアーキテクチャを利用するVMambaMorphは、ターゲットとソースのボリュームに基づいて変形場を計算する。 2次元クロススキャンモジュールを持つVMambaベースのブロックを3次元ボリューム特徴処理のために再設計し,高次元特徴学習のための細粒度特徴抽出モジュールを提案する。 我々は,VMambaMorphを公開ベンチマーク脳MR-CT登録データセットを用いて検証し,その性能を現在の最先端手法と比較した。 その結果,VMambaMorphは競争力のある登録品質を達成できることが示唆された。 VMambaMorphのコードはGitHubで入手できる。

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