Abstrakt. Traditionella deformerbara registreringstekniker uppnår imponerande resultat och erbjuder en strikt teoretisk behandling, men är beräkningsintensiva eftersom de löser ett optimeringsproblem för varje bildpar. Nyligen har inlärningsbaserade metoder underlättat snabb registrering genom att lära sig rumsliga deformationsfunktioner. Dessa metoder använder dock begränsade deformationsmodeller, kräver övervakade etiketter, eller garanterar inte en diffeomorphic (topologi-bevarande) registrering. Dessutom har inlärningsbaserade registreringsverktyg inte hämtats från en probabilistisk ram som kan ge osäkerhetsbedömningar. I detta dokument presenterar vi en probabilistisk generativ modell och härleder en oövervakad inlärningsbaserad inferensalgoritm som använder sig av den senaste utvecklingen i konvolutionella neurala nätverk (CNN). Vi demonstrerar vår metod på en 3D-hjärnregistreringsuppgift, och ger en empirisk analys av algoritmen. Vår strategi resulterar i toppmodern noggrannhet och mycket snabba körtider, samtidigt som diffeomorphiska garantier och osäkerhetsberäkningar. Vår implementering finns tillgänglig på https://github.com/voxelmorph/voxelmorph.
De presenterar också en probabilistisk generativ modell och härleder en oövervakad inlärningsbaserad inferensalgoritm som använder sig av den senaste utvecklingen i CNN REF, vilket ger diffeomorphiska garantier och osäkerhetsberäkningar.
Unsupervised Learning for Fast Probabilistic Diffeomorphic Registration
{'venue': 'LNCS 11070, pp 729-738, Springer. 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}