Abstract -Med syfte att öka fångstomfånget och påskynda prestandan hos toppmoderna inter-objekt och subjekt-till-template 3-D stel registrering, föreslår vi djupt lärande-baserade metoder som är utbildade för att hitta 3-D position av godtyckligt orienterade personer eller anatomi i ett kanoniskt utrymme baserat på skivor eller volymer av medicinska bilder. För detta föreslår vi regressionskonvolutionella neurala nätverk (CNN) som lär sig att förutsäga vinkelaxeln representation av 3-D rotationer och översättningar med hjälp av bildfunktioner. Vi använder och jämför genomsnittlig kvadratfel och geodesisk förlust för att träna regression CNN för 3-D pose uppskattning som används i två olika scenarier: bit-till-volym registrering och volym-till-volym registrering. Som en föredömlig tillämpning använde vi de föreslagna metoderna för att registrera godtyckligt orienterade rekonstruerade bilder av foster som skannades in-utero vid en bred graviditet åldersintervall till en standard atlas utrymme. Våra resultat visar att i sådana registreringsansökningar som kan ändras till lärande, de föreslagna djupt lärande metoder med geodesisk förlustminimering uppnått 3-D utgör uppskattning med ett brett fångstområde i realtid (<100ms). Vi testade också generaliseringsförmågan hos de utbildade CNN:erna på ett utökat åldersintervall och på bilder av nyfödda försökspersoner med liknande och olika MR-bildkontrast. Vi tränade våra modeller på T2-viktade MRT-röntgen i fosterhjärnan och använde dem för att förutsäga 3D-posen av nyfödda hjärnor baserat på T1-viktade MRT-röntgen. Vi visade att de utbildade modellerna generaliserade väl för den nya domänen när vi utförde bildkontrastöverföring genom ett villkorligt generativt kontradiktoriskt nätverk. Detta tyder på att tillämpningsområdet för de utbildade CNN med djup regression kan utvidgas ytterligare till andra bildsätt och kontraster än de som används i utbildningen. En kombination av våra föreslagna metoder med accelererade optimeringsbaserade registreringsalgoritmer kan dramatiskt förbättra prestandan hos automatiska bildapparater och framtida bildbehandlingsmetoder.
Realtid fetal huvud pose uppskattning uppnåddes i REF genom flerstegs förlustminimering med hjälp av genomsnittliga kvadratfel och geodesisk förlust, och används för bild-till-template och inter-individuell stel registrering.
Real-Time Deep Pose Estimation With Geodesic Loss for Image-to-Template Rigid Registration
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'journal': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science', 'Mathematics']}