論文の概要: Correlation-aware Coarse-to-fine MLPs for Deformable Medical Image Registration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00123v2
- Date: Wed, 12 Jun 2024 12:21:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-13 21:55:11.014255
- Title: Correlation-aware Coarse-to-fine MLPs for Deformable Medical Image Registration
- Title(参考訳): 変形可能な医用画像登録のための相関対応粗大なMLP
- Authors: Mingyuan Meng, Dagan Feng, Lei Bi, Jinman Kim,
- Abstract要約: 変形可能な医用画像登録のための相関対応登録ネットワーク(CorrMLP)を提案する。
当社のCorrMLPでは,新しい粗大な登録アーキテクチャにおいて,相関性を考慮したマルチウィンドウブロックを導入している。
7つの公開医療データセットによる実験により、私たちのCorrMLPは最先端の変形可能な登録方法よりも優れています。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 12.011187308375318
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Deformable image registration is a fundamental step for medical image analysis. Recently, transformers have been used for registration and outperformed Convolutional Neural Networks (CNNs). Transformers can capture long-range dependence among image features, which have been shown beneficial for registration. However, due to the high computation/memory loads of self-attention, transformers are typically used at downsampled feature resolutions and cannot capture fine-grained long-range dependence at the full image resolution. This limits deformable registration as it necessitates precise dense correspondence between each image pixel. Multi-layer Perceptrons (MLPs) without self-attention are efficient in computation/memory usage, enabling the feasibility of capturing fine-grained long-range dependence at full resolution. Nevertheless, MLPs have not been extensively explored for image registration and are lacking the consideration of inductive bias crucial for medical registration tasks. In this study, we propose the first correlation-aware MLP-based registration network (CorrMLP) for deformable medical image registration. Our CorrMLP introduces a correlation-aware multi-window MLP block in a novel coarse-to-fine registration architecture, which captures fine-grained multi-range dependence to perform correlation-aware coarse-to-fine registration. Extensive experiments with seven public medical datasets show that our CorrMLP outperforms state-of-the-art deformable registration methods.
- Abstract(参考訳): 変形可能な画像登録は、医用画像解析の基本的なステップである。
近年、トランスフォーマーは、CNN(Convolutional Neural Networks)の登録と性能向上に使用されている。
トランスフォーマーは、画像特徴間の長距離依存をキャプチャできるが、これは登録に有用であることが示されている。
しかし、自己アテンションの計算/メモリ負荷が高いため、トランスフォーマーは通常、ダウンサンプリングされた特徴解像度で使用され、完全な画像解像度で細かな長距離依存を捉えることはできない。
これにより、各画像ピクセル間の正確な密接な対応を必要とするため、変形可能な登録が制限される。
自己注意のない多層パーセプトロン(MLP)は、計算/メモリ使用において効率的であり、完全な解像度で細粒度の長距離依存を捉えることが可能である。
それでも、MLPは画像登録のために広く研究されておらず、医療登録業務に不可欠な誘導バイアスの考慮が欠如している。
本研究では,変形可能な医用画像登録のための相関対応MLPベース登録ネットワーク(CorrMLP)を提案する。
我々のCorrMLPは、相関対応のマルチウィンドウMLPブロックを新しい粗粒度登録アーキテクチャに導入し、相関対応の粗粒度登録を行うための細粒度マルチレンジ依存をキャプチャする。
7つの公開医療データセットによる大規模な実験により、私たちのCorrMLPは最先端の変形可能な登録方法よりも優れています。
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