論文の概要: Evaluation of Deformable Image Registration under Alignment-Regularity Trade-of

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.07185v3
• Date: Tue, 07 Oct 2025 10:08:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-08 15:38:19.887558
• Title: Evaluation of Deformable Image Registration under Alignment-Regularity Trade-of
• Title（参考訳）: 配向規則性トレードオフ下における変形可能な画像登録の評価
• Authors: Vasiliki Sideri-Lampretsa, Daniel Rueckert, Huaqi Qiu,
• Abstract要約: 変形可能な画像登録(DIR)は、高いアライメント精度を達成すること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、難しい。 そこで本稿では,DIR手法を全体評価するために,トレードオフを連続的に捕捉する評価手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.451832779921265
• 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. However, most existing DIR works either address this trade-off inadequately or overlook it altogether. In this paper, we highlight the issues with existing practices and propose an evaluation scheme that captures the trade-off continuously to holistically evaluate DIR methods. We first introduce the alignment regularity characteristic (ARC) curves, which describe the performance of a given registration method as a spectrum under various degrees of regularity. We demonstrate that the ARC curves reveal unique insights that are not evident from existing evaluation practices, using experiments on representative deep learning DIR methods with various network architectures and transformation models. 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. Finally, we provide general guidelines for a nuanced model evaluation and selection using our evaluation scheme for both practitioners and registration researchers.
• 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。 しかし、既存のDIRの作業の多くは、このトレードオフに不適当に対処するか、完全に見落としている。 本稿では,既存手法の問題点を取り上げ,DIR手法を均等に評価するためのトレードオフを連続的に捉えた評価手法を提案する。 まずアライメント正則性特性 (ARC) 曲線を導入し, 所定の登録法の性能を, 様々な正則性の下でのスペクトルとして記述する。 ARC曲線は、様々なネットワークアーキテクチャと変換モデルを用いた代表的深層学習DIR手法の実験を用いて、既存の評価手法から明らかでない独特な洞察を明らかにする。 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し、ARC曲線の構成を加速し、サンプル密度を改善するHyperNetworkベースのアプローチを採用する。 最後に,実践者と登録研究者の双方を対象とした評価手法を用いて,ニュアンスドモデル評価と選択のための一般的なガイドラインを提案する。

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