論文の概要: IMPACT: A Generic Semantic Loss for Multimodal Medical Image Registration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.24121v2
• Date: Thu, 03 Apr 2025 16:03:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-04 12:57:38.604912
• Title: IMPACT: A Generic Semantic Loss for Multimodal Medical Image Registration
• Title（参考訳）: IMPACT:マルチモーダル医用画像登録のためのジェネリックセマンティック・ロス
• Authors: Valentin Boussot, Cédric Hémon, Jean-Claude Nunes, Jason Downling, Simon Rouzé, Caroline Lafond, Anaïs Barateau, Jean-Louis Dillenseger,
• Abstract要約: IMPACT (Image Metric with Pretrained Model-Agnostic Comparison for Transmodality registration) は、マルチモーダル画像登録のための新しい類似度尺度である。 大規模事前訓練セグメンテーションモデルから抽出した深い特徴の比較に基づいて意味的類似度尺度を定義する。 胸椎CT/CBCTおよび骨盤MR/CTデータセットを含む5つの難易度3次元登録課題について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.46904601975060667
• License:
• Abstract: Image registration is fundamental in medical imaging, enabling precise alignment of anatomical structures for diagnosis, treatment planning, image-guided interventions, and longitudinal monitoring. This work introduces IMPACT (Image Metric with Pretrained model-Agnostic Comparison for Transmodality registration), a novel similarity metric designed for robust multimodal image registration. Rather than relying on raw intensities, handcrafted descriptors, or task-specific training, IMPACT defines a semantic similarity measure based on the comparison of deep features extracted from large-scale pretrained segmentation models. By leveraging representations from models such as TotalSegmentator, Segment Anything (SAM), and other foundation networks, IMPACT provides a task-agnostic, training-free solution that generalizes across imaging modalities. These features, originally trained for segmentation, offer strong spatial correspondence and semantic alignment capabilities, making them naturally suited for registration. The method integrates seamlessly into both algorithmic (Elastix) and learning-based (VoxelMorph) frameworks, leveraging the strengths of each. IMPACT was evaluated on five challenging 3D registration tasks involving thoracic CT/CBCT and pelvic MR/CT datasets. Quantitative metrics, including Target Registration Error and Dice Similarity Coefficient, demonstrated consistent improvements in anatomical alignment over baseline methods. Qualitative analyses further highlighted the robustness of the proposed metric in the presence of noise, artifacts, and modality variations. With its versatility, efficiency, and strong performance across diverse tasks, IMPACT offers a powerful solution for advancing multimodal image registration in both clinical and research settings.
• Abstract（参考訳）: 画像登録は、診断、治療計画、画像誘導介入、縦方向監視のための解剖学的構造の正確なアライメントを可能にする。 本研究は,マルチモーダル画像登録のための新しい類似度尺度であるIMPACT(Image Metric with Pretrained model-Agnostic Comparison for Transmodality registration)を紹介する。 IMPACTは、生の強度、手作り記述子、タスク固有の訓練に頼るのではなく、大規模な事前訓練セグメンテーションモデルから抽出された深い特徴の比較に基づいて意味的類似度尺度を定義している。 TotalSegmentator、Segment Anything(SAM)などの基盤ネットワークなどのモデルからの表現を活用することで、IMPACTはタスクに依存しない、トレーニングなしのソリューションを提供する。 これらの特徴はもともとセグメンテーションのために訓練され、強い空間対応とセマンティックアライメント能力を提供し、登録に自然に適している。 この手法はアルゴリズム(Elastix)と学習ベース(VoxelMorph)の両方のフレームワークにシームレスに統合され、それぞれの長所を活用する。 IMPACTは胸椎CT/CBCTおよび骨盤MR/CTデータセットを含む5つの課題3D登録課題について評価した。 Target Registration ErrorやDice similarity Coefficientといった定量的指標は、ベースライン法よりも解剖学的アライメントが一貫した改善を示した。 定性的分析は、ノイズ、アーティファクト、モダリティの変動の存在において提案された計量の堅牢性をさらに強調した。 多様なタスクにまたがる多目的性、効率性、強力なパフォーマンスにより、IMPACTは臨床と研究の両方でマルチモーダル画像登録を進めるための強力なソリューションを提供する。

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