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J-GLOBAL ID：202202231514249850   整理番号：22A0396919

深層ニューラルネットワークによる多モード網膜画像上の二段階レジストレーション【JST・京大機械翻訳】

Two-Step Registration on Multi-Modal Retinal Images via Deep Neural Networks

著者 (8件)： Zhang Junkang (Department of Electrical and Computer Engineering, University of California San Diego, La Jolla, CA, USA) ,  Wang Yiqian (Department of Electrical and Computer Engineering, University of California San Diego, La Jolla, CA, USA) ,  Dai Ji (Meta (Facebook), Menlo Park, CA, USA) ,  Cavichini Melina (Department of Ophthalmology, Jacobs Retina Center at Shiley Eye Institute, University of California San Diego, La Jolla, CA, USA) ,  Bartsch Dirk-Uwe G. (Department of Ophthalmology, Jacobs Retina Center at Shiley Eye Institute, University of California San Diego, La Jolla, CA, USA) ,  Freeman William R. (Department of Ophthalmology, Jacobs Retina Center at Shiley Eye Institute, University of California San Diego, La Jolla, CA, USA) ,  Nguyen Truong Q. (Department of Electrical and Computer Engineering, University of California San Diego, La Jolla, CA, USA) ,  An Cheolhong (Department of Electrical and Computer Engineering, University of California San Diego, La Jolla, CA, USA)
資料名： IEEE Transactions on Image Processing  (IEEE Transactions on Image Processing)
巻： 31  ページ： 823-838  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0364A  ISSN： 1057-7149  CODEN： IIPRE4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： マルチモーダル網膜画像記録は眼科診断過程において重要な役割を果たす。従来の方法は,様々な画像品質のマルチモーダル画像の整列においてロバスト性を欠いている。深層学習法は,特に粗から精の登録パイプラインに対して,このタスクに対して広く開発されていない。このタスクを処理するために,粗いアラインメントステップと微細なアラインメントステップを含む,深い畳込みネットワークに基づく2段階法を提案した。粗いアラインメントステップにおいて,グローバル登録マトリックスを,それぞれ,血管セグメンテーション,特徴検出および記述,および異常値拒絶のための3つの逐次接続ネットワークによって推定した。微細アラインメントステップにおいて,変形可能な登録ネットワークをセットアップして,目標画像と以前のステップからの粗い整列画像の間の画素ごとの対応を見つけて,アラインメント精度をさらに改善した。特に,教師なし学習フレームワークを提案し,微細アラインメントステップのための矛盾したモダリティの困難さとラベル付き訓練データの欠如を扱う。提案したフレームワークは,最初にマルチモーダル画像を,モダリティ変圧器を通して同じモダリティに変更し,次に,変形可能な登録ネットワークを訓練するために,測光一貫性損失と平滑損失を採用する。実験結果は,提案方法がDiceメトリックスにおいて最先端の結果を達成して,挑戦的な事例においてよりロバストであることを示した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アラインメント ,  測光 ,  畳込み ,  *ネットワーク ,  教師なし学習 ,  画素 ,  画質 ,  眼科学 ,  *多モード ,  異常値 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： モダリティ ,  訓練データ ,  深層学習 ,  *ディープニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 深層ニューラルネットワーク ,  多モード ,  網膜画像 ,  段階 ,  レジストレーション