fulfulggg
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2 months ago 論文要約
論文要約:
- 問題: 異なるコントラストで撮影された医用画像のレジストレーション (位置合わせ) は、コントラストの違いにより困難なタスク。
- 従来手法の課題:
- 従来の反復的な手法は時間がかかり、特定のコントラストに依存しやすい。
- 学習ベースの手法は高速だが、学習時に使用したコントラストにしか対応できない場合が多い。
- 提案手法 (CAR):
- コントラストに依存せず、様々なコントラストの医用画像に適用できるレジストレーションフレームワークを提案。
- ランダム畳み込みベースのコントラスト拡張: 学習時に、画像構造を維持しながら様々なコントラストをシミュレートすることで、未知のコントラストへの汎化能力を向上。
- コントラスト不変潜在正則化 (CLR): コントラストに関わらず共通の情報を抽出するよう、潜在空間における表現を正則化。
- 結果:
- CARは従来手法と比較して、レジストレーション精度が向上。
- 未知のコントラストの画像に対しても高い汎化能力を示した。
ポイント
- 本研究は、コントラストの変化にロバストな医用画像レジストレーション手法を提案。
- 提案手法は、様々なコントラストの画像を人工的に生成することで、未知のコントラストへの対応能力を高めている。
- 実験の結果、提案手法は従来手法と比較して優れた性能を示した。
タイトル: CAR: コントラスト不変潜在正則化を用いたコントラスト非依存変形医用画像レジストレーション
リンク: https://arxiv.org/abs/2408.05341
概要:
マルチコントラスト画像レジストレーションは、異なる画像コントラスト間における複雑な強度関係のため、困難なタスクです。従来の画像レジストレーション手法は、一般に入力画像ペアごとに反復的な最適化に基づいており、時間がかかり、コントラストの変化に敏感です。学習ベースのアプローチは、推論段階でははるかに高速ですが、汎用性の問題により、通常、トレーニング段階で観測された固定コントラストにしか適用できません。本研究では、トレーニング中に観測することなく、任意のコントラスト画像に一般化できる、新しいコントラストにとらわれない変形可能な画像レジストレーションフレームワークを提案します。具体的には、画像固有の構造情報を保持しながら、単一画像コントラストに対する任意のコントラストをシミュレートする、ランダム畳み込みベースのコントラスト拡張スキームを提案します。ネットワークがコントラストにとらわれないレジストレーションを促進するコントラスト不変表現を学習できるように、コントラスト不変潜在正則化（CLR）を導入し、コントラスト不変損失によって潜在空間における表現を正則化します。実験の結果、CARはレジストレーション精度に関してベースラインアプローチよりも優れており、未知の画像コントラストに対する優れた汎化能力も備えていることが示されました。コードは\url{https://github.com/Yinsong0510/CAR}で入手できます。