論文の概要: Image registration is a geometric deep learning task

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13294v1
• Date: Tue, 17 Dec 2024 19:47:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 16:46:51.976484
• Title: Image registration is a geometric deep learning task
• Title（参考訳）: 画像登録は幾何学的深層学習課題である
• Authors: Vasiliki Sideri-Lampretsa, Nil Stolt-Ansó, Martin Menten, Huaqi Qiu, Julian McGinnis, Daniel Rueckert,
• Abstract要約: 幾何学的深層学習の原理を応用した,データ駆動の変形可能な画像登録のための新しいパラダイムを提案する。 本手法は, 多数の医用画像登録タスクにおいて, 変形をフルに把握する能力について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.596330435868781
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Data-driven deformable image registration methods predominantly rely on operations that process grid-like inputs. However, applying deformable transformations to an image results in a warped space that deviates from a rigid grid structure. Consequently, data-driven approaches with sequential deformations have to apply grid resampling operations between each deformation step. While artifacts caused by resampling are negligible in high-resolution images, the resampling of sparse, high-dimensional feature grids introduces errors that affect the deformation modeling process. Taking inspiration from Lagrangian reference frames of deformation fields, our work introduces a novel paradigm for data-driven deformable image registration that utilizes geometric deep-learning principles to model deformations without grid requirements. Specifically, we model image features as a set of nodes that freely move in Euclidean space, update their coordinates under graph operations, and dynamically readjust their local neighborhoods. We employ this formulation to construct a multi-resolution deformable registration model, where deformation layers iteratively refine the overall transformation at each resolution without intermediate resampling operations on the feature grids. We investigate our method's ability to fully deformably capture large deformations across a number of medical imaging registration tasks. In particular, we apply our approach (GeoReg) to the registration of inter-subject brain MR images and inhale-exhale lung CT images, showing on par performance with the current state-of-the-art methods. We believe our contribution open up avenues of research to reduce the black-box nature of current learned registration paradigms by explicitly modeling the transformation within the architecture.
• Abstract（参考訳）: データ駆動の変形可能な画像登録法は、主にグリッドのような入力を処理する操作に依存する。 しかし、画像に変形可能な変換を適用すると、剛格子構造から逸脱する歪んだ空間が得られる。 その結果、逐次変形を伴うデータ駆動型アプローチでは、各変形ステップ間のグリッド再サンプリング操作を適用する必要がある。 高解像度画像では再サンプリングによるアーティファクトは無視できるが、スパースな高次元特徴格子の再サンプリングは変形モデリングプロセスに影響を及ぼす誤差をもたらす。 変形場のラグランジアン参照フレームからインスピレーションを得て、幾何学的深層学習の原理を利用してグリッドの要求なしに変形をモデル化する、データ駆動の変形可能な画像登録のための新しいパラダイムを導入する。 具体的には,画像の特徴をユークリッド空間内を自由に移動し,座標をグラフ操作で更新し,局所的な近傍を動的に修正するノードの集合としてモデル化する。 この定式化を用いてマルチレゾリューション・デフォルマブル・レジストレーション・モデルを構築し、各レゾリューションにおける変形層が特徴格子上の中間再サンプリング操作を行なわずに、全体の変換を反復的に洗練する。 本手法は, 多数の医用画像登録タスクにおいて, 変形をフルに把握する能力について検討する。 特に,我々のアプローチ(GeoReg)は,脳内MR画像と吸入肺CT画像の登録に応用し,現状の方法と同等の性能を示す。 我々の貢献は、アーキテクチャ内の変換を明示的にモデル化することで、現在の学習された登録パラダイムのブラックボックスの性質を減らし、研究の道を開いたと信じています。

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