論文の概要: Learning Diffeomorphism for Image Registration with Time-Continuous Networks using Semigroup Regularization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18684v1
• Date: Wed, 29 May 2024 01:25:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 21:13:51.627685
• Title: Learning Diffeomorphism for Image Registration with Time-Continuous Networks using Semigroup Regularization
• Title（参考訳）: 半群正規化を用いた時間連続ネットワークによる画像登録のための差分型学習
• Authors: Mohammadjavad Matinkia, Nilanjan Ray,
• Abstract要約: 微分型3次元画像登録のための新しい学習手法を提案する。 半群の性質を正規化の唯一の形式として活用する。 本手法は, さらなる正規化用語の必要性を軽減し, スケーリング, スキャアリング統合を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.995343972237369
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diffeomorphic image registration (DIR) is a critical task in 3D medical image analysis, aimed at finding topology preserving deformations between pairs of images. Focusing on the solution of the flow map differential equation as the diffeomorphic deformation, recent methods use discrete timesteps along with various regularization terms to penalize the negative determinant of Jacobian and impose smoothness of the solution vector field. In this paper, we propose a novel learning-based approach for diffeomorphic 3D-image registration which finds the diffeomorphisms in the time continuum with fewer regularization terms and no additional integration. As one of the fundamental properties of flow maps, we exploit the semigroup property as the only form of regularization, ensuring temporally continuous diffeomorphic flows between pairs of images. Leveraging this property, our method alleviates the need for additional regularization terms and scaling and squaring integration during both training and evaluation. To achieve time-continuous diffeomorphisms, we employ time-embedded UNets, a technique commonly utilized in diffusion models. The proposed method reveals that ensuring diffeomorphism in a continuous time interval leads to better registration results. Experimental results on two public datasets (OASIS and CANDI) demonstrate the superiority of our model over both learning-based and optimization-based methods.
• Abstract（参考訳）: DIR(Diffomorphic Image registration)は、3次元画像解析において重要な課題であり、画像間の変形を保存するトポロジーを見つけることを目的としている。 フローマップ微分方程式の解を微分同相変形として焦点をあてた最近の手法では、離散時間ステップと様々な正規化項を使い、ヤコビアンの負の行列式をペナル化し、解ベクトル場の滑らかさを課す。 本稿では, 時間連続体における微分同相を, 正規化項が少なく, 付加的な統合を伴わないような, 微分同相な3次元画像登録のための新しい学習手法を提案する。 フローマップの基本特性の1つとして、半群特性を正規化の唯一の形式として利用し、一対のイメージ間の時間的に連続な微分同相流を保証する。 この特性を活用することで、トレーニングと評価の両方において、さらなる正規化項の必要性が軽減され、スケーリングとスキャアリング統合が不要になる。 時間連続微分同相を実現するために、拡散モデルでよく用いられる手法である時間埋め込みユニペットを用いる。 提案手法は, 連続時間間隔における微分同相性を保証することにより, より良い登録結果が得られることを示す。 2つの公開データセット(OASISとCANDI)に対する実験結果は、学習に基づく手法と最適化に基づく手法の両方よりも、我々のモデルの方が優れていることを示す。

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