論文の概要: Dual-Attention Frequency Fusion at Multi-Scale for Joint Segmentation and Deformable Medical Image Registration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19658v1
• Date: Sun, 29 Sep 2024 11:11:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 22:04:14.526451
• Title: Dual-Attention Frequency Fusion at Multi-Scale for Joint Segmentation and Deformable Medical Image Registration
• Title（参考訳）: 関節分割と変形性医用画像登録のためのマルチスケールデュアルアテンション周波数フュージョン
• Authors: Hongchao Zhou, Shunbo Hu,
• Abstract要約: 二重注意周波数融合(DAFF-Net)に基づくマルチタスク学習フレームワークを提案する。 DAFF-Netは、単一ステップ推定において、セグメンテーションマスクと密度変形場を同時に達成する。 3つのパブリックな3次元脳磁気共鳴画像(MRI)データセットの実験により、提案されたDAFF-Netとその教師なし変種は、最先端の登録方法より優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6089354079273512
• License:
• Abstract: Deformable medical image registration is a crucial aspect of medical image analysis. In recent years, researchers have begun leveraging auxiliary tasks (such as supervised segmentation) to provide anatomical structure information for the primary registration task, addressing complex deformation challenges in medical image registration. In this work, we propose a multi-task learning framework based on multi-scale dual attention frequency fusion (DAFF-Net), which simultaneously achieves the segmentation masks and dense deformation fields in a single-step estimation. DAFF-Net consists of a global encoder, a segmentation decoder, and a coarse-to-fine pyramid registration decoder. During the registration decoding process, we design the dual attention frequency feature fusion (DAFF) module to fuse registration and segmentation features at different scales, fully leveraging the correlation between the two tasks. The DAFF module optimizes the features through global and local weighting mechanisms. During local weighting, it incorporates both high-frequency and low-frequency information to further capture the features that are critical for the registration task. With the aid of segmentation, the registration learns more precise anatomical structure information, thereby enhancing the anatomical consistency of the warped images after registration. Additionally, due to the DAFF module's outstanding ability to extract effective feature information, we extend its application to unsupervised registration. Extensive experiments on three public 3D brain magnetic resonance imaging (MRI) datasets demonstrate that the proposed DAFF-Net and its unsupervised variant outperform state-of-the-art registration methods across several evaluation metrics, demonstrating the effectiveness of our approach in deformable medical image registration.
• Abstract（参考訳）: 変形可能な医用画像登録は、医用画像解析の重要な側面である。 近年, 医用画像登録における複雑な変形問題に対処するため, 補助的タスク(教師付きセグメンテーションなど)を活用して, 一次登録タスクの解剖学的構造情報の提供を開始している。 本研究では,マルチスケールデュアルアテンション周波数融合(DAFF-Net)に基づくマルチタスク学習フレームワークを提案する。 DAFF-Netはグローバルエンコーダ、セグメンテーションデコーダ、粗大なピラミッド登録デコーダで構成される。 登録復号処理中、我々は2つのタスク間の相関関係を完全に活用し、異なるスケールでの登録とセグメント化機能を融合するためのデュアルアテンション周波数特徴融合(DAFF)モジュールを設計する。 DAFFモジュールはグローバルおよびローカルな重み付け機構を通じて機能を最適化する。 局所重み付けでは、高周波情報と低周波情報の両方を組み込んで、登録作業に不可欠な特徴をさらに捉えている。 セグメンテーションの助けを借りて、登録はより正確な解剖学的構造情報を学び、これにより登録後の歪んだ画像の解剖学的整合性を高める。 さらに,DAFFモジュールが効果的な特徴情報を抽出する能力に優れており,その応用を教師なし登録に拡張する。 3つのパブリック3次元脳磁気共鳴画像(MRI)データセットの広範囲な実験により,提案したDAFF-Netとその教師なし変種は,いくつかの評価指標において,最先端の登録方法よりも優れており,変形可能な医用画像登録におけるアプローチの有効性が実証されている。

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