論文の概要: TotalRegistrator: Towards a Lightweight Foundation Model for CT Image Registration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.04450v1
- Date: Wed, 06 Aug 2025 13:50:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-07 20:09:22.740983
- Title: TotalRegistrator: Towards a Lightweight Foundation Model for CT Image Registration
- Title（参考訳）: TotalRegistrator:CT画像登録のための軽量基盤モデルを目指して
- Authors: Xuan Loc Pham, Gwendolyn Vuurberg, Marjan Doppen, Joey Roosen, Tip Stille, Thi Quynh Ha, Thuy Duong Quach, Quoc Vu Dang, Manh Ha Luu, Ewoud J. Smit, Hong Son Mai, Mattias Heinrich, Bram van Ginneken, Mathias Prokop, Alessa Hering,
- Abstract要約: TotalRegistratorは、複数の解剖学的領域を同時に調整できる画像登録フレームワークである。
モデルは軽量で、トレーニングにはわずか11GBのGPUメモリを必要とする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7337927055013815
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Image registration is a fundamental technique in the analysis of longitudinal and multi-phase CT images within clinical practice. However, most existing methods are tailored for single-organ applications, limiting their generalizability to other anatomical regions. This work presents TotalRegistrator, an image registration framework capable of aligning multiple anatomical regions simultaneously using a standard UNet architecture and a novel field decomposition strategy. The model is lightweight, requiring only 11GB of GPU memory for training. To train and evaluate our method, we constructed a large-scale longitudinal dataset comprising 695 whole-body (thorax-abdomen-pelvic) paired CT scans from individual patients acquired at different time points. We benchmarked TotalRegistrator against a generic classical iterative algorithm and a recent foundation model for image registration. To further assess robustness and generalizability, we evaluated our model on three external datasets: the public thoracic and abdominal datasets from the Learn2Reg challenge, and a private multiphase abdominal dataset from a collaborating hospital. Experimental results on the in-house dataset show that the proposed approach generally surpasses baseline methods in multi-organ abdominal registration, with a slight drop in lung alignment performance. On out-of-distribution datasets, it achieved competitive results compared to leading single-organ models, despite not being fine-tuned for those tasks, demonstrating strong generalizability. The source code will be publicly available at: https://github.com/DIAGNijmegen/oncology_image_registration.git.
- Abstract（参考訳）: 画像登録は, 臨床実習における縦・多相CT画像解析における基礎的手法である。
しかしながら、既存のほとんどのメソッドは単体アプリケーション用に調整されており、その一般化可能性は他の解剖学的領域に制限されている。
本研究では,標準的なUNetアーキテクチャと新しいフィールド分解戦略を用いて,複数の解剖学的領域を同時に整列できる画像登録フレームワークであるTotalRegistratorを提案する。
モデルは軽量で、トレーニングにはわずか11GBのGPUメモリを必要とする。
本手法を訓練し,評価するために,異なる時間で取得した患者から得られた695個の全身(胸骨-腹骨-骨盤)のCTスキャンを用いた大規模縦断データセットを構築した。
我々は、TotalRegistratorを、一般的な古典的反復アルゴリズムと、画像登録のための最近の基礎モデルと比較した。
より堅牢性と一般化性を評価するため,我々は,Learn2Regチャレンジから得られた胸部および腹部の公的データセット,共同病院からのプライベート多段階腹部データセットの3つの外部データセットを用いて,本モデルを評価した。
実験結果から,本手法は肺アライメント性能をわずかに低下させることなく,多臓器腹部登録におけるベースライン法を概ね上回っていることが明らかとなった。
アウト・オブ・ディストリビューションデータセットでは、これらのタスクのために微調整されていないにも関わらず、主要な単一組織モデルと比較して、競争力のある結果を得た。
ソースコードは、https://github.com/DIAGNijmegen/oncology_image_registration.gitで公開されている。
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