Geometry-Consistent Adversarial Registration Model for Unsupervised Multi-Modal Medical Image Registration

图像配准 计算机科学 人工智能 情态动词 计算机视觉 翻译(生物学) 相似性(几何) 模态(人机交互) 医学影像学 保险丝(电气) 比例(比率) 基本事实 图像(数学) 图像翻译 模式识别(心理学) 信使核糖核酸 电气工程 物理 工程类 基因 量子力学 生物化学 化学 高分子化学
作者
Yanxia Liu,Wenqi Wang,Yuhong Li,Haoyu Lai,Sijuan Huang,Xin Yang
出处
期刊:IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:27 (7): 3455-3466 被引量:12
标识
DOI:10.1109/jbhi.2023.3270199
摘要

Deformable multi-modal medical image registration aligns the anatomical structures of different modalities to the same coordinate system through a spatial transformation. Due to the difficulties of collecting ground-truth registration labels, existing methods often adopt the unsupervised multi-modal image registration setting. However, it is hard to design satisfactory metrics to measure the similarity of multi-modal images, which heavily limits the multi-modal registration performance. Moreover, due to the contrast difference of the same organ in multi-modal images, it is difficult to extract and fuse the representations of different modal images. To address the above issues, we propose a novel unsupervised multi-modal adversarial registration framework that takes advantage of image-to-image translation to translate the medical image from one modality to another. In this way, we are able to use the well-defined uni-modal metrics to better train the models. Inside our framework, we propose two improvements to promote accurate registration. First, to avoid the translation network learning spatial deformation, we propose a geometry-consistent training scheme to encourage the translation network to learn the modality mapping solely. Second, we propose a novel semi-shared multi-scale registration network that extracts features of multi-modal images effectively and predicts multi-scale registration fields in an coarse-to-fine manner to accurately register the large deformation area. Extensive experiments on brain and pelvic datasets demonstrate the superiority of the proposed method over existing methods, revealing our framework has great potential in clinical application.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
量子星尘发布了新的文献求助10
1秒前
胡图图完成签到,获得积分10
2秒前
睡觉大王完成签到 ,获得积分10
3秒前
4秒前
4秒前
5秒前
5秒前
10秒前
玩命的十三完成签到 ,获得积分10
10秒前
寂寞的诗云完成签到,获得积分10
12秒前
我爱科研完成签到 ,获得积分10
12秒前
13秒前
Bin_Liu发布了新的文献求助10
14秒前
She完成签到,获得积分10
14秒前
17秒前
Raki完成签到,获得积分10
18秒前
22完成签到 ,获得积分10
18秒前
Echo_1995完成签到,获得积分10
21秒前
徐慕源完成签到,获得积分10
21秒前
able发布了新的文献求助10
22秒前
呜呜完成签到 ,获得积分10
23秒前
23秒前
CQ完成签到 ,获得积分10
24秒前
漂亮天真完成签到,获得积分10
25秒前
gmc完成签到 ,获得积分10
25秒前
怡然白竹完成签到 ,获得积分10
27秒前
懵懂的海露完成签到,获得积分10
31秒前
testz完成签到,获得积分10
33秒前
34秒前
一一一完成签到,获得积分10
37秒前
翊然甜周完成签到,获得积分10
37秒前
37秒前
zdnn完成签到,获得积分10
39秒前
TLDX发布了新的文献求助10
42秒前
鳄鱼蛋完成签到,获得积分10
43秒前
luwenxuan完成签到,获得积分10
43秒前
43秒前
奋斗跳跳糖完成签到,获得积分10
43秒前
小白加油完成签到 ,获得积分10
44秒前
44秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038184
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575908
关于积分的说明 11373872
捐赠科研通 3305715
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819255
邀请新用户注册赠送积分活动 892662
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022