論文の概要: Evaluation of Alignment-Regularity Characteristics in Deformable Image Registration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.07185v1
• Date: Mon, 10 Mar 2025 11:10:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 20:09:44.857182
• Title: Evaluation of Alignment-Regularity Characteristics in Deformable Image Registration
• Title（参考訳）: 変形可能な画像登録におけるアライメント・規則性の評価
• Authors: Vasiliki Sideri-Lampretsa, Daniel Rueckert, Huaqi Qiu,
• Abstract要約: 変形可能な画像登録(DIR)を評価することは、高いアライメント精度と変形規則性を維持することの間の本質的にトレードオフがあるため困難である。 本稿では,このトレードオフを体系的に捉え解析するためのアライメント・規則性特性(ARC)に基づく新しい評価手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.644368003959682
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Evaluating deformable image registration (DIR) is challenging due to the inherent trade-off between achieving high alignment accuracy and maintaining deformation regularity. In this work, we introduce a novel evaluation scheme based on the alignment-regularity characteristic (ARC) to systematically capture and analyze this trade-off. We first introduce the ARC curves, which describe the performance of a given registration algorithm as a spectrum measured by alignment and regularity metrics. We further adopt a HyperNetwork-based approach that learns to continuously interpolate across the full regularization range, accelerating the construction and improving the sample density of ARC curves. We empirically demonstrate our evaluation scheme using representative learning-based deformable image registration methods with various network architectures and transformation models on two public datasets. We present a range of findings not evident from existing evaluation practices and provide general recommendations for model evaluation and selection using our evaluation scheme. All code relevant is made publicly available.
• Abstract（参考訳）: 変形可能な画像登録(DIR)の評価は、高いアライメント精度と変形正則性を維持することのトレードオフにより困難である。 本研究では,このトレードオフを体系的に捉え解析するためのアライメント・規則性特性(ARC)に基づく新しい評価手法を提案する。 まず、所定の登録アルゴリズムの性能をアライメントと正則度で測定したスペクトルとして記述するARC曲線を紹介する。 我々はさらに、完全な正規化範囲をまたいで連続的に補間することを学び、ARC曲線の構成を加速し、サンプル密度を向上させるHyperNetworkベースのアプローチを採用する。 各種ネットワークアーキテクチャと2つの公開データセット上での変換モデルを用いて,代表学習に基づく変形可能な画像登録手法による評価手法を実証的に実証した。 本稿では,既存の評価手法から明らかでないさまざまな知見を提示し,評価手法を用いたモデル評価と選択の一般的な推奨について述べる。 関連するすべてのコードは公開されています。

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