論文の概要: Deep Learning in Medical Image Registration: Magic or Mirage?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05839v2
• Date: Fri, 27 Sep 2024 20:33:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 11:49:24.876171
• Title: Deep Learning in Medical Image Registration: Magic or Mirage?
• Title（参考訳）: 医用画像登録における深層学習 : マジックかミラージュか?
• Authors: Rohit Jena, Deeksha Sethi, Pratik Chaudhari, James C. Gee,
• Abstract要約: 我々は,画素ごとの強度とラベルの分布と,古典的登録法の性能を明示的に対応させる。 従来の手法では不可能な,教師の弱い学習ベースの手法は,高忠実度やラベル登録が可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.620739011646123
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Classical optimization and learning-based methods are the two reigning paradigms in deformable image registration. While optimization-based methods boast generalizability across modalities and robust performance, learning-based methods promise peak performance, incorporating weak supervision and amortized optimization. However, the exact conditions for either paradigm to perform well over the other are shrouded and not explicitly outlined in the existing literature. In this paper, we make an explicit correspondence between the mutual information of the distribution of per-pixel intensity and labels, and the performance of classical registration methods. This strong correlation hints to the fact that architectural designs in learning-based methods is unlikely to affect this correlation, and therefore, the performance of learning-based methods. This hypothesis is thoroughly validated with state-of-the-art classical and learning-based methods. However, learning-based methods with weak supervision can perform high-fidelity intensity and label registration, which is not possible with classical methods. Next, we show that this high-fidelity feature learning does not translate to invariance to domain shift, and learning-based methods are sensitive to such changes in the data distribution. Finally, we propose a general recipe to choose the best paradigm for a given registration problem, based on these observations.
• Abstract（参考訳）: 古典的最適化と学習に基づく手法は、変形可能な画像登録における2つの支配パラダイムである。 最適化に基づく手法は、モダリティ全体にわたる一般化性と堅牢な性能を誇っているが、学習に基づく手法は、弱い監督と償却最適化を取り入れ、ピーク性能を約束する。 しかし、どちらのパラダイムも互いにうまく機能する正確な条件は、既存の文献では明確に述べられていない。 本稿では,画素ごとの強度とラベルの分布の相互情報と,古典的登録法の性能とを明示的に対応させる。 この強い相関関係は、学習に基づく手法のアーキテクチャ設計がこの相関に影響を与えそうにないという事実を示唆している。 この仮説は、最先端の古典的および学習に基づく手法で完全に検証されている。 しかし, 従来の手法では不可能な, 高忠実度とラベル登録が可能である。 次に、この高忠実度特徴学習はドメインシフトの不変性に変換されず、学習に基づく手法はデータ分布の変化に敏感であることを示す。 最後に、これらの観測に基づいて、与えられた登録問題に最適なパラダイムを選択するための一般的なレシピを提案する。

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