論文の概要: MemWarp: Discontinuity-Preserving Cardiac Registration with Memorized Anatomical Filters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08093v1
• Date: Wed, 10 Jul 2024 23:42:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-12 21:19:34.312045
• Title: MemWarp: Discontinuity-Preserving Cardiac Registration with Memorized Anatomical Filters
• Title（参考訳）: MemWarp: 記憶型解剖フィルタによる不連続保存心登録
• Authors: Hang Zhang, Xiang Chen, Renjiu Hu, Dongdong Liu, Gaolei Li, Rongguang Wang,
• Abstract要約: 本稿では,メモリネットワークを利用した学習フレームワークであるMemWarpについて紹介する。 本手法は, 利用可能な心臓データセットの実験において, 登録精度を大幅に向上し, 現実的な変形を生じさせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.964781657955987
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many existing learning-based deformable image registration methods impose constraints on deformation fields to ensure they are globally smooth and continuous. However, this assumption does not hold in cardiac image registration, where different anatomical regions exhibit asymmetric motions during respiration and movements due to sliding organs within the chest. Consequently, such global constraints fail to accommodate local discontinuities across organ boundaries, potentially resulting in erroneous and unrealistic displacement fields. In this paper, we address this issue with MemWarp, a learning framework that leverages a memory network to store prototypical information tailored to different anatomical regions. MemWarp is different from earlier approaches in two main aspects: firstly, by decoupling feature extraction from similarity matching in moving and fixed images, it facilitates more effective utilization of feature maps; secondly, despite its capability to preserve discontinuities, it eliminates the need for segmentation masks during model inference. In experiments on a publicly available cardiac dataset, our method achieves considerable improvements in registration accuracy and producing realistic deformations, outperforming state-of-the-art methods with a remarkable 7.1\% Dice score improvement over the runner-up semi-supervised method. Source code will be available at https://github.com/tinymilky/Mem-Warp.
• Abstract（参考訳）: 既存の学習ベースで変形可能な画像登録法の多くは、変形場に制約を課し、世界規模で滑らかで連続的であることを保証する。 しかし、この仮定は、異なる解剖学的領域が呼吸中に非対称な動きを呈し、胸腔内の滑動器官による運動を呈する心臓画像登録には当てはまらない。 その結果、このような大域的な制約は臓器の境界を越えて局所的な不連続性に対応できず、誤った非現実的な変位場をもたらす可能性がある。 本稿では,メモリネットワークを利用した学習フレームワークであるMemWarpでこの問題に対処する。 MemWarpは、移動画像と固定画像の類似性マッチングから特徴抽出を分離することで、特徴マップをより効果的に活用できるようにする。 本手法は, 登録精度を大幅に向上し, リアルな変形を生み出すとともに, ランナアップ半教師法よりも7.1\%のDiceスコアが向上し, 最先端の手法よりも優れていた。 ソースコードはhttps://github.com/tinymilky/Mem-Warp.comで入手できる。

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