論文の概要: Biomechanics-informed Non-rigid Medical Image Registration and its Inverse Material Property Estimation with Linear and Nonlinear Elasticity
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.03292v1
- Date: Wed, 3 Jul 2024 17:26:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-04 13:05:47.127795
- Title: Biomechanics-informed Non-rigid Medical Image Registration and its Inverse Material Property Estimation with Linear and Nonlinear Elasticity
- Title（参考訳）: バイオメカニクスによる非剛性医用画像登録とその非線形弾性と非線形弾性による逆材料特性推定
- Authors: Zhe Min, Zachary M. C. Baum, Shaheer U. Saeed, Mark Emberton, Dean C. Barratt, Zeike A. Taylor, Yipeng Hu,
- Abstract要約: 本稿では,生体力学的制約のない医用画像登録と軟組織材料特性の正確な同定を物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)を用いて検討する。
複素非線形弾性理論を利用して、満たすべき生体力学的制約の物理法則を表す偏微分方程式(PDE)を正式に確立する。
前立腺癌生検の臨床例から、変形しないMRI画像と変形したMR画像のペアを用いて、2つの実験が実施された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.39300419376046
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This paper investigates both biomechanical-constrained non-rigid medical image registrations and accurate identifications of material properties for soft tissues, using physics-informed neural networks (PINNs). The complex nonlinear elasticity theory is leveraged to formally establish the partial differential equations (PDEs) representing physics laws of biomechanical constraints that need to be satisfied, with which registration and identification tasks are treated as forward (i.e., data-driven solutions of PDEs) and inverse (i.e., parameter estimation) problems under PINNs respectively. Two net configurations (i.e., Cfg1 and Cfg2) have also been compared for both linear and nonlinear physics model. Two sets of experiments have been conducted, using pairs of undeformed and deformed MR images from clinical cases of prostate cancer biopsy. Our contributions are summarised as follows. 1) We developed a learning-based biomechanical-constrained non-rigid registration algorithm using PINNs, where linear elasticity is generalised to the nonlinear version. 2) We demonstrated extensively that nonlinear elasticity shows no statistical significance against linear models in computing point-wise displacement vectors but their respective benefits may depend on specific patients, with finite-element (FE) computed ground-truth. 3) We formulated and solved the inverse parameter estimation problem, under the joint optimisation scheme of registration and parameter identification using PINNs, whose solutions can be accurately found by locating saddle points.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,生体力学的制約のない医用画像登録と軟組織材料特性の正確な同定を物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)を用いて検討した。
複素非線形弾性理論を利用して、満たすべき生体力学的制約の物理法則を表す偏微分方程式(PDE)を正式に確立し、登録タスクと識別タスクをそれぞれ、PINNの下での逆(すなわちパラメータ推定)問題として前方(すなわちPDEのデータ駆動解)として扱う。
2つのネット構成(例えば Cfg1 と Cfg2)も線形および非線形物理モデルで比較されている。
前立腺癌生検の臨床例から、変形しないMRI画像と変形したMR画像のペアを用いて、2つの実験が実施された。
私たちの貢献は以下の通り要約される。
1) PINNを用いた学習型生体機械制約非剛性登録アルゴリズムを開発し, 非線形バージョンに線形弾性を一般化した。
2) 非線形弾性は点偏差ベクトルの計算において線形モデルに対して統計的に有意な意味を示さないが, それらの利点は有限要素計算(FE)を用いた特定の患者に依存している可能性がある。
3) 逆パラメータ推定問題の定式化と解法は, PINNを用いた登録とパラメータ識別の連立最適化方式により実現した。
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