論文の概要: X-RAFT: Cross-Modal Non-Rigid Registration of Blue and White Light Neurosurgical Hyperspectral Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.07747v1
• Date: Thu, 10 Jul 2025 13:25:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-11 16:40:15.416891
• Title: X-RAFT: Cross-Modal Non-Rigid Registration of Blue and White Light Neurosurgical Hyperspectral Images
• Title（参考訳）: X-RAFT : 青と白の脳神経外科用ハイパースペクトル画像のクロスモード非デジタルレジストレーション
• Authors: Charlie Budd, Silvère Ségaud, Matthew Elliot, Graeme Stasiuk, Yijing Xie, Jonathan Shapey, Tom Vercauteren,
• Abstract要約: 蛍光誘導神経外科へのハイパースペクトルイメージングの統合は、外科的意思決定を改善する可能性がある。 本稿では,各モダリティペアに対して異なる画像エンコーダを用いて,脳神経外科的ハイパースペクトルデータに対するフローサイクル整合性を用いて,これらを自己監督的に微調整する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4461177743588265
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Integration of hyperspectral imaging into fluorescence-guided neurosurgery has the potential to improve surgical decision making by providing quantitative fluorescence measurements in real-time. Quantitative fluorescence requires paired spectral data in fluorescence (blue light) and reflectance (white light) mode. Blue and white image acquisition needs to be performed sequentially in a potentially dynamic surgical environment. A key component to the fluorescence quantification process is therefore the ability to find dense cross-modal image correspondences between two hyperspectral images taken under these drastically different lighting conditions. We address this challenge with the introduction of X-RAFT, a Recurrent All-Pairs Field Transforms (RAFT) optical flow model modified for cross-modal inputs. We propose using distinct image encoders for each modality pair, and fine-tune these in a self-supervised manner using flow-cycle-consistency on our neurosurgical hyperspectral data. We show an error reduction of 36.6% across our evaluation metrics when comparing to a naive baseline and 27.83% reduction compared to an existing cross-modal optical flow method (CrossRAFT). Our code and models will be made publicly available after the review process.
• Abstract（参考訳）: 蛍光誘導神経外科へのハイパースペクトルイメージングの統合は、リアルタイムに定量的蛍光測定を提供することで、外科的意思決定を改善する可能性がある。 定量的蛍光は、蛍光(青色の光)と反射(白色の光)モードでペア化されたスペクトルデータを必要とする。 青と白の画像取得は、潜在的にダイナミックな手術環境で順次実行される必要がある。 したがって、蛍光量子化プロセスの鍵となる要素は、これらの大きく異なる照明条件下で撮影された2つのハイパースペクトル画像間の密接なクロスモーダル画像対応を見つける能力である。 X-RAFT(Recurrent All-Pairs Field Transforms, RAFT)光フローモデル)を導入し, この課題に対処する。 本稿では,各モダリティペアに対して異なる画像エンコーダを用いて,脳神経外科的ハイパースペクトルデータに対するフローサイクル整合性を用いて,これらを自己監督的に微調整する手法を提案する。 従来のクロスモーダル光流法 (CrossRAFT) と比較すると, 評価指標の誤差を36.6%削減し, 27.83%低減した。 私たちのコードとモデルは、レビュープロセスの後に公開されます。

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