I detta arbete föreslår vi en självövervakad inlärningsmetod för affin bildregistrering på 3D medicinska bilder. Till skillnad från optimeringsbaserade metoder, vårt affine bild registrering nätverk (AIRNet) är utformad för att direkt uppskatta omvandling parametrar mellan två indata bilder utan att använda någon metrisk, som representerar kvaliteten på registreringen, som den optimerande funktionen. Men eftersom det är dyrt att manuellt identifiera omvandlingsparametrarna mellan två bilder, utnyttjar vi överflödet av billiga omärkta data för att generera en syntetisk datauppsättning för utbildning av modellen. Dessutom, strukturen på AIRNet gör det möjligt för oss att lära oss de diskriminerande funktioner i bilderna som är användbara för registreringsändamål. Vår föreslagna metod utvärderades på magnetiska resonansbilder av den axiella bilden av människans hjärna och jämfördes med prestandan hos en konventionell bildregistreringsmetod. Experiment visar att vår strategi ger bättre prestanda vid registrering av bilder från olika patienter och modaliteter med 100x hastighetsökning i exekveringstid.
AIRNet använder ett CNN för att direkt uppskatta stel omvandling REF.
AIRNet: Self-Supervised Affine Registration for 3D Medical Images using Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}