論文の概要: Deep Implicit Optimization enables Robust Learnable Features for Deformable Image Registration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07361v3
- Date: Thu, 05 Dec 2024 02:26:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-06 14:37:48.344773
- Title: Deep Implicit Optimization enables Robust Learnable Features for Deformable Image Registration
- Title（参考訳）: 変形可能な画像登録のためのロバスト学習機能を実現するDeep Implicit Optimization
- Authors: Rohit Jena, Pratik Chaudhari, James C. Gee,
- Abstract要約: 既存のDLIR(Deep Learning in Image Registration)メソッドは、最適化をディープネットワークの層として明示的に組み込むものではない。
提案手法は,ディープネットワークの層として最適化を明示的に取り入れることで,統計的学習と最適化のギャップを埋めることを示す。
我々のフレームワークは、ドメイン内のデータセットで優れたパフォーマンスを示し、ドメインシフトに依存しない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.34181966545357
- License:
- Abstract: Deep Learning in Image Registration (DLIR) methods have been tremendously successful in image registration due to their speed and ability to incorporate weak label supervision at training time. However, existing DLIR methods forego many of the benefits and invariances of optimization methods. The lack of a task-specific inductive bias in DLIR methods leads to suboptimal performance, especially in the presence of domain shift. Our method aims to bridge this gap between statistical learning and optimization by explicitly incorporating optimization as a layer in a deep network. A deep network is trained to predict multi-scale dense feature images that are registered using a black box iterative optimization solver. This optimal warp is then used to minimize image and label alignment errors. By implicitly differentiating end-to-end through an iterative optimization solver, we explicitly exploit invariances of the correspondence matching problem induced by the optimization, while learning registration and label-aware features, and guaranteeing the warp functions to be a local minima of the registration objective in the feature space. Our framework shows excellent performance on in-domain datasets, and is agnostic to domain shift such as anisotropy and varying intensity profiles. For the first time, our method allows switching between arbitrary transformation representations (free-form to diffeomorphic) at test time with zero retraining. End-to-end feature learning also facilitates interpretability of features and arbitrary test-time regularization, which is not possible with existing DLIR methods.
- Abstract（参考訳）: 画像登録におけるDeep Learning in Image Registration (DLIR) 手法は,学習時にラベル管理が弱いため,画像登録において極めて成功している。
しかし、既存のDLIR法は最適化手法の利点や不変性の多くを先導している。
DLIR法におけるタスク固有の帰納バイアスの欠如は、特にドメインシフトの存在において、最適以下のパフォーマンスをもたらす。
本手法は,ディープネットワークの層として最適化を明示的に取り入れることで,統計的学習と最適化のギャップを埋めることを目的としている。
ブラックボックスイテレーティブ・オプティマイザを用いて登録されたマルチスケールの高密度特徴画像を予測するために、ディープネットワークを訓練する。
この最適ワープは、画像とラベルのアライメントエラーを最小限にするために使用される。
繰り返し最適化解法を用いてエンドツーエンドを暗黙的に微分することにより、最適化によって引き起こされる対応性の問題の不一致を明示的に利用し、また、登録とラベル認識の特徴を学習し、特徴空間における登録対象の局所最小値であるワープ関数を保証する。
本フレームワークは,ドメイン内のデータセットに対して優れた性能を示し,異方性や強度プロファイルの変化などドメインシフトに依存しない。
テスト時間に任意の変換表現(自由形式から微分同型)をゼロ再学習で切り替えることができる。
エンドツーエンドの機能学習は、既存のDLIRメソッドでは不可能な機能と任意のテスト時間正規化の解釈を容易にする。
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