論文の概要: Registration by Regression (RbR): a framework for interpretable and flexible atlas registration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16781v1
- Date: Thu, 25 Apr 2024 17:30:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-26 13:01:06.699669
- Title: Registration by Regression (RbR): a framework for interpretable and flexible atlas registration
- Title(参考訳): 回帰による登録(RbR) : 解釈可能かつ柔軟なアトラス登録のための枠組み
- Authors: Karthik Gopinath, Xiaoling Hu, Malte Hoffmann, Oula Puonti, Juan Eugenio Iglesias,
- Abstract要約: 本稿では, レジストレーションによるレジストレーション(RbR)を提案する。
RbR は (x,y,z) のアトラス座標を入力スキャンのすべてのボクセル(すなわち、すべてのボクセルがキーポイント)に対して予測し、その後、クローズドフォーム式を使用して変換を迅速に適合させる。
独立した公開データセットの実験は、RbRが競合するキーポイントアプローチよりも正確な登録を得ることを示している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.123448432479858
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In human neuroimaging studies, atlas registration enables mapping MRI scans to a common coordinate frame, which is necessary to aggregate data from multiple subjects. Machine learning registration methods have achieved excellent speed and accuracy but lack interpretability. More recently, keypoint-based methods have been proposed to tackle this issue, but their accuracy is still subpar, particularly when fitting nonlinear transforms. Here we propose Registration by Regression (RbR), a novel atlas registration framework that is highly robust and flexible, conceptually simple, and can be trained with cheaply obtained data. RbR predicts the (x,y,z) atlas coordinates for every voxel of the input scan (i.e., every voxel is a keypoint), and then uses closed-form expressions to quickly fit transforms using a wide array of possible deformation models, including affine and nonlinear (e.g., Bspline, Demons, invertible diffeomorphic models, etc.). Robustness is provided by the large number of voxels informing the registration and can be further increased by robust estimators like RANSAC. Experiments on independent public datasets show that RbR yields more accurate registration than competing keypoint approaches, while providing full control of the deformation model.
- Abstract(参考訳): 人間の神経画像研究において、アトラス登録はMRIスキャンを共通の座標フレームにマッピングすることを可能にする。
機械学習の登録方法は、優れたスピードと精度を達成したが、解釈性に欠けていた。
最近では、キーポイントに基づく手法がこの問題に対処するために提案されているが、その精度はまだ低い。
本稿では、非常に堅牢で柔軟性があり、概念的にはシンプルで、安価に取得したデータでトレーニングできる新しいアトラス登録フレームワークであるRegistration by Regression (RbR)を提案する。
RbR は入力スキャンのすべてのボクセルに対する (x,y,z) アトラス座標を予測し(すなわち、すべてのボクセルがキーポイントである)、その後、アフィンや非線形(例えば、Bspline, Demons, invertible diffeomorphic modelなど)を含む様々な可能な変形モデルを用いて変換を素早く適合させる閉形式式を使用する。
ロバスト性は登録を通知する多数のボクセルによって提供され、RANSACのような堅牢な推定器によってさらに増大させることができる。
独立した公開データセットの実験では、RbRは競合するキーポイントアプローチよりも正確な登録を得る一方で、変形モデルの完全な制御を提供する。
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