論文の概要: Adaptive local boundary conditions to improve Deformable Image Registration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12791v1
• Date: Tue, 21 May 2024 13:42:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-22 12:20:58.572331
• Title: Adaptive local boundary conditions to improve Deformable Image Registration
• Title（参考訳）: 変形可能な画像登録を改善するための適応的局所境界条件
• Authors: Eloïse Inacio, Luc Lafitte, Laurent Facq, Clair Poignard, Baudouin Denis de Senneville,
• Abstract要約: ボクセル・バイ・ボクセルベースで境界条件を適応させる新しい手法を導入し、2つの異なるタスクで最適化結果を得る。 提案フレームワークは,画像や動きに関する前提条件を使わずに,画像登録における境界条件の最適化を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.05083995003558626
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Objective: In medical imaging, it is often crucial to accurately assess and correct movement during image-guided therapy. Deformable image registration (DIR) consists in estimating the required spatial transformation to align a moving image with a fixed one. However, it is acknowledged that, boundary conditions applied to the solution are critical in preventing mis-registration. Despite the extensive research on registration techniques, relatively few have addressed the issue of boundary conditions in the context of medical DIR. Our aim is a step towards customizing boundary conditions to suit the diverse registration tasks at hand. Approach: We propose a generic, locally adaptive, Robin-type condition enabling to balance between Dirichlet and Neumann boundary conditions, depending on incoming/outgoing flow fields on the image boundaries. The proposed framework is entirely automatized through the determination of a reduced set of hyperparameters optimized via energy minimization. Main results: The proposed approach was tested on a mono-modal CT thorax registration task and an abdominal CT to MRI registration task. For the first task, we observed a relative improvement in terms of target registration error of up to 12% (mean 4%), compared to homogeneous Dirichlet and homogeneous Neumann. For the second task, the automatic framework provides results closed to the best achievable. Significance: This study underscores the importance of tailoring the registration problem at the image boundaries. In this research, we introduce a novel method to adapt the boundary conditions on a voxel-by-voxel basis, yielding optimized results in two distinct tasks: mono-modal CT thorax registration and abdominal CT to MRI registration. The proposed framework enables optimized boundary conditions in image registration without any a priori assumptions regarding the images or the motion.
• Abstract（参考訳）: 目的: 医用画像では, 画像誘導療法中の運動を正確に評価し, 補正することが重要であることが多い。 変形可能な画像登録(DIR)は、移動画像と固定画像とを一致させるために必要な空間変換を推定する。 しかし, 解に対する境界条件は, 誤登録の防止に重要であることが認識されている。 登録技術に関する広範な研究にもかかわらず、医学的DIRの文脈における境界条件の問題に対処する研究は比較的少ない。 我々の目指すのは、多様な登録タスクに適合する境界条件のカスタマイズです。 アプローチ: 画像境界上の入出流場に応じて, ディリクレとノイマンの境界条件のバランスをとることができる汎用的, 局所適応型ロビン型条件を提案する。 提案するフレームワークは,エネルギー最小化により最適化されたハイパーパラメータの縮小セットを決定することによって,完全に自動化される。 主な結果: モノモーダルCTと腹部CTとMRIの併用により, 提案手法を検証した。 最初の課題では, 目標登録誤差の12%(平均4%)に対して, 均質ディリクレや均質ノイマンと比較して相対的に改善した。 2つ目のタスクでは、自動フレームワークが最高の達成可能な結果を提供する。 意義:本研究は,画像境界における登録問題の調整の重要性を浮き彫りにする。 本研究では, ボクセル・バイ・ボクセルベースで境界条件を適応させる新しい手法を提案し, モノモーダルCTと腹部CTの2つの異なるタスクにおいて, 最適化された結果を得た。 提案フレームワークは,画像や動きに関する前提条件を使わずに,画像登録における境界条件の最適化を可能にする。

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