論文の概要: TTTFusion: A Test-Time Training-Based Strategy for Multimodal Medical Image Fusion in Surgical Robots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.20362v1
• Date: Tue, 29 Apr 2025 02:00:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.720963
• Title: TTTFusion: A Test-Time Training-Based Strategy for Multimodal Medical Image Fusion in Surgical Robots
• Title（参考訳）: TTTFusion:手術ロボットにおけるマルチモーダル医用画像融合のためのテストタイムトレーニングベース戦略
• Authors: Qinhua Xie, Hao Tang,
• Abstract要約: TTTFusionはテストタイムトレーニングに基づく画像融合戦略である。 推論中にモデルパラメータを動的に調整し、マルチモーダル医療画像を効率的に融合する。 これは特に微細な特徴抽出とエッジ保存において、核融合品質を著しく向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.250878248686215
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the increasing use of surgical robots in clinical practice, enhancing their ability to process multimodal medical images has become a key research challenge. Although traditional medical image fusion methods have made progress in improving fusion accuracy, they still face significant challenges in real-time performance, fine-grained feature extraction, and edge preservation.In this paper, we introduce TTTFusion, a Test-Time Training (TTT)-based image fusion strategy that dynamically adjusts model parameters during inference to efficiently fuse multimodal medical images. By adapting the model during the test phase, our method optimizes the parameters based on the input image data, leading to improved accuracy and better detail preservation in the fusion results.Experimental results demonstrate that TTTFusion significantly enhances the fusion quality of multimodal images compared to traditional fusion methods, particularly in fine-grained feature extraction and edge preservation. This approach not only improves image fusion accuracy but also offers a novel technical solution for real-time image processing in surgical robots.
• Abstract（参考訳）: 臨床実習における外科用ロボットの使用の増加に伴い,マルチモーダル医療画像の処理能力の向上が重要な研究課題となっている。 本稿では,TTT(Test-Time Training)をベースとした画像融合戦略であるTTFusionを導入し,モデルパラメータを動的に調整し,マルチモーダル医用画像の効率よく融合させる手法を提案する。 実験により,TTTFusionは従来の融合法,特に微細な特徴抽出やエッジ保存法と比較して,マルチモーダル画像の融合品質を著しく向上させることが示された。 このアプローチは画像融合精度を向上するだけでなく、手術ロボットのリアルタイム画像処理のための新しい技術ソリューションを提供する。

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