Fugu-MT 論文翻訳(概要): Boosting Medical Image Synthesis via Registration-guided Consistency and Disentanglement Learning

論文の概要: Boosting Medical Image Synthesis via Registration-guided Consistency and Disentanglement Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07660v1
Date: Wed, 10 Jul 2024 13:41:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-11 16:32:05.836262
Title: Boosting Medical Image Synthesis via Registration-guided Consistency and Disentanglement Learning
Title（参考訳）: 登録誘導型整合性学習による医用画像合成の強化
Authors: Chuanpu Li, Zeli Chen, Yiwen Zhang, Liming Zhong, Wei Yang,
Abstract要約: 本稿では,医用画像合成のためのアンタングル学習を取り入れた登録誘導整合性を提案する。提案したアーキテクチャは、合成および登録モジュール内でのタスク特異性を促進する。合成モジュールは、解剖学的構造と様々な形態にまたがる特定のスタイルを分離する能力を持つように設計されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.94146322342852
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Medical image synthesis remains challenging due to misalignment noise during training. Existing methods have attempted to address this challenge by incorporating a registration-guided module. However, these methods tend to overlook the task-specific constraints on the synthetic and registration modules, which may cause the synthetic module to still generate spatially aligned images with misaligned target images during training, regardless of the registration module's function. Therefore, this paper proposes registration-guided consistency and incorporates disentanglement learning for medical image synthesis. The proposed registration-guided consistency architecture fosters task-specificity within the synthetic and registration modules by applying identical deformation fields before and after synthesis, while enforcing output consistency through an alignment loss. Moreover, the synthetic module is designed to possess the capability of disentangling anatomical structures and specific styles across various modalities. An anatomy consistency loss is introduced to further compel the synthetic module to preserve geometrical integrity within latent spaces. Experiments conducted on both an in-house abdominal CECT-CT dataset and a publicly available pelvic MR-CT dataset have demonstrated the superiority of the proposed method.
Abstract（参考訳）: 医用画像の合成は、トレーニング中の悪音のため、依然として困難である。既存の手法では、登録誘導モジュールを組み込むことで、この問題に対処しようとしている。しかしながら、これらの手法は、合成モジュールと登録モジュールのタスク固有の制約を無視する傾向があり、それによって、登録モジュールの機能に関係なく、トレーニング中に、不整合ターゲット画像と空間的に整合した画像を生成する可能性がある。そこで本稿では, 医用画像合成のためのアンタングル学習を取り入れた登録誘導整合性を提案する。提案した登録誘導整合性アーキテクチャは、アライメントロスによる出力整合性を確保しつつ、合成および登録モジュール内でのタスク特異性を向上する。さらに、合成モジュールは、解剖学的構造と様々な形態をまたがる特定のスタイルを分離する能力を持つように設計されている。潜在空間内の幾何学的整合性を維持するために合成モジュールをさらに強制するために、解剖学的整合性損失が導入された。腹腔内CECT-CTデータセットと骨盤内MR-CTデータセットの両方を用いて実験を行い,提案手法の優位性を実証した。

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