ContraReg: Contrastive Learning of Multi-modality Unsupervised Deformable Image Registration.
ContraReg: Contrastive Learning of Multi-modality Unsupervised Deformable Image Registration.
复制标题
DOI：
10.1007/978-3-031-16446-0_7
复制
发表时间：
2022-09
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
在不同的成像模式之间建立体素语义对应是一项基础但艰巨的计算机视觉任务。当前的多模态配准技术最大化手工制作的域间相似性函数，在建模非线性强度关系和变形方面受到限制，并且可能需要显著的重新设计或在新任务、数据集和域对上表现不佳。这项工作提出了ContraReg，一种无监督的对比表示学习方法，用于多模态变形配准。通过将学习到的多尺度局部补丁特征投影到联合学习的域间嵌入空间上，ContraReg获得了对非刚性多模态对齐有用的表示。在实验上，ContraReg实现了准确和稳健的结果，在新生儿T1-T2脑MRI配准任务的一系列基线和消融上具有平滑和可逆的变形，所有方法都在广泛的变形正则化强度范围内得到验证。
Establishing voxelwise semantic correspondence across distinct imaging modalities is a foundational yet formidable computer vision task. Current multi-modality registration techniques maximize hand-crafted inter-domain similarity functions, are limited in modeling nonlinear intensity-relationships and deformations, and may require significant re-engineering or underperform on new tasks, datasets, and domain pairs. This work presents ContraReg, an unsupervised contrastive representation learning approach to multi-modality deformable registration. By projecting learned multi-scale local patch features onto a jointly learned inter-domain embedding space, ContraReg obtains representations useful for non-rigid multi-modality alignment. Experimentally, ContraReg achieves accurate and robust results with smooth and invertible deformations across a series of baselines and ablations on a neonatal T1–T2 brain MRI registration task with all methods validated over a wide range of deformation regularization strengths.
登录
查看更多内容
影响因子：
10.6
作者：
Hoffmann M;Billot B;Greve DN;Iglesias JE;Fischl B;Dalca AV
通讯作者：
Dalca AV
影响因子：
10.6
作者：
Loeckx, Dirk;Slagmolen, Pieter;Suetens, Paul
通讯作者：
Suetens, Paul
影响因子：
5.7
作者：
Avants BB;Tustison NJ;Song G;Cook PA;Klein A;Gee JC
通讯作者：
Gee JC
影响因子：
5.7
作者：
Nimsky, Christopher;Ganslandt, Oliver;Fahlbusch, Rudolf
通讯作者：
Fahlbusch, Rudolf
DOI：
10.1007/bfb0056296
发表时间：
1998-01-01
期刊：
MEDICAL IMAGE COMPUTING AND COMPUTER-ASSISTED INTERVENTION - MICCAI'98
影响因子：
--
作者：
Hata, N;Dohi, T;Jolesz, FA
通讯作者：
Jolesz, FA