論文の概要: Evaluating Transformation Models for pCLE Mosaic Registration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.24560v1
- Date: Mon, 21 Sep 2026 13:22:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-22 20:29:01.301277
- Title: Evaluating Transformation Models for pCLE Mosaic Registration
- Title（参考訳）: pCLEモザイク登録のための変換モデルの評価
- Abstract要約: 共焦点レーザー内視鏡はリアルタイムの細胞分解性生検を提供する。
フレームアライメントは通常、精度の定量化が難しい非線形変換を必要とする。
132フレーム対のデータセットを14pCLEシークエンスで作成し,手動で注釈を付した4症例について検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.483102617462364
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Confocal Laser Endomicroscopy (CLE) provides real-time, cellular-resolution optical biopsy but has a narrow field of view, which image mosaicing can extend to provide anatomical context. Because of line-by-line acquisition, probe motion, and probe-tissue interaction, frame alignment generally requires a non-linear transformation whose accuracy is difficult to quantify: flexible transformation models can fit intensity features and noise, so appearance-based metrics such as Normalized Cross-Correlation (NCC) can improve without a genuine gain in geometric accuracy. We therefore establish a dataset of 132 frame pairs across fourteen pCLE sequences from 4 patients with manually annotated landmark correspondences, so that Target Registration Error (TRE) can serve as a geometrically grounded complement to NCC. We assess the effect of progressively increasing the transformation model's degrees of freedom, from translation to Thin Plate Spline (TPS), and of six feature-matching backends spanning classical (Shi-Tomasi, Lucas-Kanade) and learned (SuperPoint, SuperGlue, LightGlue, LoFTR, RoMa) approaches. Translation and rigid models prove insufficient under tissue deformation, while TPS with random sampling achieves the strongest landmark-derived alignment of the evaluated configurations; among the learned matchers, used without fine-tuning, only RoMa offers a robust, if modest, advantage over other methods. At the sequence level, pairwise registration quality proved an unreliable predictor of final mosaic quality, so mosaic quality must be evaluated directly rather than inferred from pairwise metrics.
- Abstract（参考訳）: 共焦点レーザー内視鏡(CLE)は、リアルタイムの細胞分解性生検を提供するが、視野は狭いため、画像モザイクは解剖学的文脈を提供することができる。
フレキシブル・トランスフォーメーション・モデルは強度の特徴やノイズに適合するので、正規化クロスコリレーション(NCC)のような外観に基づくメトリクスは、幾何学的精度の真の向上なしに改善することができる。
そこで我々は,手動で注釈を付した4症例から14個のpCLE配列に132個のフレームペアのデータセットを構築し,TRE(Target Registration Error)がNTCの幾何学的基盤となるようにした。
我々は、トランスフォーメーションモデルの自由度を、TPS(Thin Plate Spline)への翻訳から、古典的(Shi-Tomasi、Lucas-Kanade)にまたがる6つの特徴マッチングバックエンド(SuperPoint、SuperGlue、LightGlue、LoFTR、RoMa)への変換まで、徐々に向上させる効果を評価する。
翻訳モデルと剛性モデルは組織変形下では不十分であり, ランダムサンプリングを用いたTPSは, 評価された構成の最も目覚しいアライメントを実現している。
シーケンスレベルでは、ペア単位の登録品質が最終的なモザイク品質の信頼できない予測因子であることが証明されたため、モザイク品質はペア単位の指標から推定されるのではなく、直接評価されなければならない。
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