Fugu-MT 論文翻訳(概要): Consistent Point Matching

論文の概要: Consistent Point Matching

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23609v1
Date: Thu, 31 Jul 2025 14:47:40 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-08-01 17:19:09.933048
Title: Consistent Point Matching
Title（参考訳）: Consistent Point Matching
Authors: Halid Ziya Yerebakan, Gerardo Hermosillo Valadez,
Abstract要約: 本研究では,一対の医用画像に整合性を持たせることにより,解剖学的位置の整合性が向上することを示す。我々はCTとMRIを対象とする多種多様な縦断的内的・公開的データセットに対するアプローチを検証した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.046040036610482664
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: This study demonstrates that incorporating a consistency heuristic into the point-matching algorithm \cite{yerebakan2023hierarchical} improves robustness in matching anatomical locations across pairs of medical images. We validated our approach on diverse longitudinal internal and public datasets spanning CT and MRI modalities. Notably, it surpasses state-of-the-art results on the Deep Lesion Tracking dataset. Additionally, we show that the method effectively addresses landmark localization. The algorithm operates efficiently on standard CPU hardware and allows configurable trade-offs between speed and robustness. The method enables high-precision navigation between medical images without requiring a machine learning model or training data.
Abstract（参考訳）: 本研究は, 整合性ヒューリスティックを点マッチングアルゴリズムに組み込むことで, 一対の医用画像間の解剖学的位置の整合性が向上することを示した。我々はCTとMRIを対象とする多種多様な縦断的内的・公開的データセットに対するアプローチを検証した。特に、Deep Lesion Trackingデータセットの最先端の結果を上回っている。さらに,本手法はランドマークのローカライゼーションに有効であることを示す。このアルゴリズムは、標準CPUハードウェア上で効率よく動作し、速度とロバストさのトレードオフを設定することができる。この方法は、機械学習モデルやトレーニングデータを必要とすることなく、医療画像間の高精度ナビゲーションを可能にする。

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