論文の概要: Learning Domain-Invariant Representations for Cross-Domain Image Registration via Scene-Appearance Disentanglement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.08875v2
• Date: Tue, 20 Jan 2026 13:01:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-21 18:45:13.517072
• Title: Learning Domain-Invariant Representations for Cross-Domain Image Registration via Scene-Appearance Disentanglement
• Title（参考訳）: シーン・アジュアンス・ディスタングルによるドメイン間画像登録のためのドメイン不変表現の学習
• Authors: Jiahao Qin, Yiwen Wang,
• Abstract要約: ドメインシフトによる画像登録は、コンピュータビジョンと医用画像の基本的な課題である。 本稿では,この課題に対処する一貫したフレームワークであるSAR-Netを提案する。 対象登録誤差の中央値(rTRE)は0.25%であり, 最先端のMEVIS法(0.27% rTRE)を7.4%上回り, 99.1%の堅牢性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.677604052097574
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image registration under domain shift remains a fundamental challenge in computer vision and medical imaging: when source and target images exhibit systematic intensity differences, the brightness constancy assumption underlying conventional registration methods is violated, rendering correspondence estimation ill-posed. We propose SAR-Net, a unified framework that addresses this challenge through principled scene-appearance disentanglement. Our key insight is that observed images can be decomposed into domain-invariant scene representations and domain-specific appearance codes, enabling registration via re-rendering rather than direct intensity matching. We establish theoretical conditions under which this decomposition enables consistent cross-domain alignment (Proposition 1) and prove that our scene consistency loss provides a sufficient condition for geometric correspondence in the shared latent space (Proposition 2). Empirically, we validate SAR-Net on the ANHIR (Automatic Non-rigid Histological Image Registration) challenge benchmark, where multi-stain histopathology images exhibit coupled domain shift from different staining protocols and geometric distortion from tissue preparation. Our method achieves a median relative Target Registration Error (rTRE) of 0.25%, outperforming the state-of-the-art MEVIS method (0.27% rTRE) by 7.4%, with robustness of 99.1%. Code is available at https://github.com/D-ST-Sword/SAR-NET
• Abstract（参考訳）: 領域シフトによる画像登録は、コンピュータビジョンと医用画像の基本的な課題であり、ソース画像とターゲット画像が体系的な強度差を示す場合、従来の登録法に基づく輝度不安定性の仮定が破られ、対応推定が不適切になる。 本稿では,この課題に対処する一貫したフレームワークであるSAR-Netを提案する。 我々の重要な洞察は、観察された画像はドメイン不変シーン表現とドメイン固有外観コードに分解することができ、直接の強度マッチングではなく、再レンダリングによる登録を可能にすることである。 この分解によって一貫したクロスドメインアライメントが可能となる理論条件(仮説1)を確立し、シーンの整合性損失が共有潜在空間における幾何学的対応に十分であることを示す(命題2)。 SAR-Net on the ANHIR (Automatic Non-rigid Histological Image Registration) Challenge benchmark, where multi-stain histopathology images showed coupled domain shift from different staining protocol and geometry distortion from tissue prepared。 対象登録誤差の中央値(rTRE)は0.25%であり, 最先端のMEVIS法(0.27% rTRE)を7.4%上回り, 99.1%の堅牢性を示した。 コードはhttps://github.com/D-ST-Sword/SAR-NETで入手できる。

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