論文の概要: Data-Driven Tissue- and Subject-Specific Elastic Regularization for Medical Image Registration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04355v1
• Date: Fri, 5 Jul 2024 08:50:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-08 14:00:02.033638
• Title: Data-Driven Tissue- and Subject-Specific Elastic Regularization for Medical Image Registration
• Title（参考訳）: 医用画像登録のためのデータ駆動組織と被験者の弾性規則化
• Authors: Anna Reithmeir, Lina Felsner, Rickmer Braren, Julia A. Schnabel, Veronika A. Zimmer,
• Abstract要約: 弾性正則化器の組織依存弾性パラメータを学習するための新しいデータ駆動手法を提案する。 本手法は,3種類の3Dおよび3D肺CTおよび心MRデータセットを用いて検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.58068454185216
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Physics-inspired regularization is desired for intra-patient image registration since it can effectively capture the biomechanical characteristics of anatomical structures. However, a major challenge lies in the reliance on physical parameters: Parameter estimations vary widely across the literature, and the physical properties themselves are inherently subject-specific. In this work, we introduce a novel data-driven method that leverages hypernetworks to learn the tissue-dependent elasticity parameters of an elastic regularizer. Notably, our approach facilitates the estimation of patient-specific parameters without the need to retrain the network. We evaluate our method on three publicly available 2D and 3D lung CT and cardiac MR datasets. We find that with our proposed subject-specific tissue-dependent regularization, a higher registration quality is achieved across all datasets compared to using a global regularizer. The code is available at https://github.com/compai-lab/2024-miccai-reithmeir.
• Abstract（参考訳）: 解剖学的構造の生体力学的特性を効果的に捉えることができるため, 患者内画像登録には物理刺激による正則化が望まれる。 しかし、大きな課題は物理的パラメータへの依存にある: パラメータ推定は文献によって大きく異なり、物理的特性自体が本質的に主観的特有である。 本研究では, 弾性正則化器の組織依存弾性パラメータの学習にハイパーネットを利用する新しいデータ駆動手法を提案する。 特に本手法は,ネットワークの再トレーニングを必要とせず,患者固有のパラメータの推定を容易にする。 本手法は,3種類の3Dおよび3D肺CTおよび心MRデータセットを用いて検討した。 提案する対象特異的組織依存正則化では,グローバル正則化を用いた場合と比較して,すべてのデータセットに対して高い登録品質が得られることがわかった。 コードはhttps://github.com/compai-lab/2024-miccai-reithmeirで公開されている。

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