論文の概要: CoRLD: Contrastive Representation Learning Of Deformable Shapes In Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.17162v2
- Date: Mon, 24 Mar 2025 02:43:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-25 11:09:46.295678
- Title: CoRLD: Contrastive Representation Learning Of Deformable Shapes In Images
- Title（参考訳）: CoRLD:画像の変形可能な形状の対照的な表現学習
- Authors: Tonmoy Hossain, Miaomiao Zhang,
- Abstract要約: 変形空間における変形可能な形状のコントラスト表現学習(CoRLD)を提案する。
実脳MRI(Real Brain MRI)やCT(Computed Tomography)スキャンから得られた副腎形状など,さまざまなデータセットを用いてCoRLDを検証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2954246824369218
- License:
- Abstract: Deformable shape representations, parameterized by deformations relative to a given template, have proven effective for improved image analysis tasks. However, their broader applicability is hindered by two major challenges. First, existing methods mainly rely on a known template during testing, which is impractical and limits flexibility. Second, they often struggle to capture fine-grained, voxel-level distinctions between similar shapes (e.g., anatomical variations among healthy individuals, those with mild cognitive impairment, and diseased states). To address these limitations, we propose a novel framework - Contrastive Representation Learning of Deformable shapes (CoRLD) in learned deformation spaces and demonstrate its effectiveness in the context of image classification. Our CoRLD leverages a class-aware contrastive supervised learning objective in latent deformation spaces, promoting proximity among representations of similar classes while ensuring separation of dissimilar groups. In contrast to previous deep learning networks that require a reference image as input to predict deformation changes, our approach eliminates this dependency. Instead, template images are utilized solely as ground truth in the loss function during the training process, making our model more flexible and generalizable to a wide range of medical applications. We validate CoRLD on diverse datasets, including real brain magnetic resonance imaging (MRIs) and adrenal shapes derived from computed tomography (CT) scans. Experimental results show that our model effectively extracts deformable shape features, which can be easily integrated with existing classifiers to substantially boost the classification accuracy. Our code is available at GitHub.
- Abstract（参考訳）: 変形可能な形状表現は、与えられたテンプレートに対する変形によってパラメータ化され、画像解析タスクの改善に有効であることが証明されている。
しかし、その適用性は2つの大きな課題によって妨げられている。
まず、既存のメソッドは主にテスト中に既知のテンプレートに依存します。
第二に、彼らはしばしば、類似した形状(例えば、健康な人、軽度の認知障害のある人、病気のある人)の微細でボクセルレベルの区別を捉えるのに苦労する。
これらの制約に対処するために,学習された変形空間におけるコントラスト表現学習(Contrastive Representation Learning of Deformable shapes, CoRLD)を提案する。
我々のCoRLDは、遅延変形空間におけるクラス認識のコントラスト型学習目標を活用し、類似したクラスの表現間の近接を促進しながら、異種群の分離を確実にする。
変形変化を予測するために入力として参照画像を必要とする従来のディープラーニングネットワークとは対照的に,本手法ではこの依存性を排除している。
代わりに、テンプレート画像はトレーニング中の損失関数の基底的真理としてのみ利用され、我々のモデルはより柔軟で幅広い医療応用に一般化できる。
実脳MRI(Real Brain MRI)やCT(Computed Tomography)スキャンから得られた副腎形状など,さまざまなデータセットを用いてCoRLDを検証する。
実験結果から,既存の分類器と容易に統合し,分類精度を大幅に向上させることができる変形可能な形状特徴を効果的に抽出できることが示唆された。
私たちのコードはGitHubで入手可能です。
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