A CNN Regression Approach for Real-Time 2D/3D Registration

计算机科学 人工智能 卷积神经网络 模式识别(心理学) 转化(遗传学) 回归 特征提取 公制(单位) 计算 内存占用 图像配准 航程(航空) 计算机视觉 图像(数学) 算法 数学 统计 操作系统 基因 生物化学 化学 运营管理 材料科学 经济 复合材料
作者
Shun Miao,Z. Jane Wang,Rui Liao
出处
期刊:IEEE Transactions on Medical Imaging [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:35 (5): 1352-1363 被引量:434
标识
DOI:10.1109/tmi.2016.2521800
摘要

In this paper, we present a Convolutional Neural Network (CNN) regression approach to address the two major limitations of existing intensity-based 2-D/3-D registration technology: 1) slow computation and 2) small capture range. Different from optimization-based methods, which iteratively optimize the transformation parameters over a scalar-valued metric function representing the quality of the registration, the proposed method exploits the information embedded in the appearances of the digitally reconstructed radiograph and X-ray images, and employs CNN regressors to directly estimate the transformation parameters. An automatic feature extraction step is introduced to calculate 3-D pose-indexed features that are sensitive to the variables to be regressed while robust to other factors. The CNN regressors are then trained for local zones and applied in a hierarchical manner to break down the complex regression task into multiple simpler sub-tasks that can be learned separately. Weight sharing is furthermore employed in the CNN regression model to reduce the memory footprint. The proposed approach has been quantitatively evaluated on 3 potential clinical applications, demonstrating its significant advantage in providing highly accurate real-time 2-D/3-D registration with a significantly enlarged capture range when compared to intensity-based methods.
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