論文の概要: Vector Field Attention for Deformable Image Registration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10209v1
- Date: Sun, 14 Jul 2024 14:06:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-16 18:59:20.335790
- Title: Vector Field Attention for Deformable Image Registration
- Title（参考訳）: 変形可能な画像登録のためのベクトル場アテンション
- Authors: Yihao Liu, Junyu Chen, Lianrui Zuo, Aaron Carass, Jerry L. Prince,
- Abstract要約: 変形可能な画像登録は、固定画像と移動画像の間の非線形空間対応を確立する。
既存のディープラーニングベースの手法では、ニューラルネットワークが特徴マップの位置情報をエンコードする必要がある。
本稿では、位置対応の直接検索を可能にすることにより、既存のネットワーク設計の効率を高める新しいフレームワークであるベクトル場注意(VFA)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.852055065890479
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deformable image registration establishes non-linear spatial correspondences between fixed and moving images. Deep learning-based deformable registration methods have been widely studied in recent years due to their speed advantage over traditional algorithms as well as their better accuracy. Most existing deep learning-based methods require neural networks to encode location information in their feature maps and predict displacement or deformation fields though convolutional or fully connected layers from these high-dimensional feature maps. In this work, we present Vector Field Attention (VFA), a novel framework that enhances the efficiency of the existing network design by enabling direct retrieval of location correspondences. VFA uses neural networks to extract multi-resolution feature maps from the fixed and moving images and then retrieves pixel-level correspondences based on feature similarity. The retrieval is achieved with a novel attention module without the need of learnable parameters. VFA is trained end-to-end in either a supervised or unsupervised manner. We evaluated VFA for intra- and inter-modality registration and for unsupervised and semi-supervised registration using public datasets, and we also evaluated it on the Learn2Reg challenge. Experimental results demonstrate the superior performance of VFA compared to existing methods. The source code of VFA is publicly available at https://github.com/yihao6/vfa/.
- Abstract（参考訳）: 変形可能な画像登録は、固定画像と移動画像の間の非線形空間対応を確立する。
ディープラーニングに基づく変形可能な登録法は、従来のアルゴリズムよりも高速で精度が良いため、近年広く研究されている。
既存のディープラーニングベースのほとんどの手法では、ニューラルネットワークが特徴マップの位置情報を符号化し、これらの高次元特徴マップから畳み込み層や完全に連結した層で、変位や変形の場を予測する必要がある。
本稿では、位置対応の直接検索を可能にすることにより、既存のネットワーク設計の効率を高める新しいフレームワークであるベクトル場注意(VFA)を提案する。
VFAはニューラルネットワークを用いて、固定画像と移動画像から多重解像度の特徴マップを抽出し、特徴の類似性に基づいてピクセルレベルの対応を検索する。
検索は、学習可能なパラメータを必要とせずに、新しいアテンションモジュールによって達成される。
VFAは、教師なしまたは教師なしの方法でエンドツーエンドで訓練される。
我々は,モダリティ内およびモダリティ間登録のためのVFAと,公開データセットを用いた教師なしおよび半教師なし登録のためのVFAを評価し,Learner2Regチャレンジで評価した。
実験の結果,既存の方法と比較して,VFAの性能は優れていた。
VFAのソースコードはhttps://github.com/yihao6/vfa/で公開されている。
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