論文の概要: BrainMorph: A Foundational Keypoint Model for Robust and Flexible Brain MRI Registration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14019v1
• Date: Wed, 22 May 2024 21:52:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-24 19:54:29.248924
• Title: BrainMorph: A Foundational Keypoint Model for Robust and Flexible Brain MRI Registration
• Title（参考訳）: BrainMorph: ロバストでフレキシブルな脳MRI登録のための基礎的キーポイントモデル
• Authors: Alan Q. Wang, Rachit Saluja, Heejong Kim, Xinzi He, Adrian Dalca, Mert R. Sabuncu,
• Abstract要約: 本稿では,最近提案されたKeyMorphフレームワークに基づく汎用脳MRI登録のためのキーポイントベース基礎モデルを提案する。 BrainMorphと呼ばれる私たちのモデルは、マルチモーダル、ペアワイド、スケーラブルなグループワイド登録をサポートするツールとして機能します。 BrainMorphは、頭蓋骨と非頭蓋骨の巨大なデータセットで訓練されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.924229540777053
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: We present a keypoint-based foundation model for general purpose brain MRI registration, based on the recently-proposed KeyMorph framework. Our model, called BrainMorph, serves as a tool that supports multi-modal, pairwise, and scalable groupwise registration. BrainMorph is trained on a massive dataset of over 100,000 3D volumes, skull-stripped and non-skull-stripped, from nearly 16,000 unique healthy and diseased subjects. BrainMorph is robust to large misalignments, interpretable via interrogating automatically-extracted keypoints, and enables rapid and controllable generation of many plausible transformations with different alignment types and different degrees of nonlinearity at test-time. We demonstrate the superiority of BrainMorph in solving 3D rigid, affine, and nonlinear registration on a variety of multi-modal brain MRI scans of healthy and diseased subjects, in both the pairwise and groupwise setting. In particular, we show registration accuracy and speeds that surpass current state-of-the-art methods, especially in the context of large initial misalignments and large group settings. All code and models are available at https://github.com/alanqrwang/brainmorph.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,最近提案されたKeyMorphフレームワークに基づく汎用脳MRI登録のためのキーポイントベース基礎モデルを提案する。 BrainMorphと呼ばれる私たちのモデルは、マルチモーダル、ペアワイド、スケーラブルなグループワイド登録をサポートするツールとして機能します。 BrainMorphは、頭蓋骨と非頭蓋骨の巨大なデータセットで訓練されている。 BrainMorphは、大きなミスアライメントに対して堅牢であり、自動的に抽出されたキーポイントを問うことによって解釈可能であり、異なるアライメントタイプと異なる非線形性の異なる多くの可算変換を、迅速かつ制御可能な生成を可能にする。 健常者および疾患者の脳MRIにおける3次元剛性,アフィン,非線形登録の解法におけるBrainMorphの優位性について検討した。 特に,現在最先端の手法を超越した登録精度と速度を示す。 すべてのコードとモデルはhttps://github.com/alanqrwang/brainmorph.comで入手できる。

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