本研究では、変形画像登録の精度と微分同相性を向上させるため、新しい差分演算子ベースの変形画像登録フレームワーク(DiffOp-net)を提案した。
まず、従来の変形画像登録手法では、予測変位場や速度場の勾配に基づく正則化項を用いていたが、これでは登録精度が制限されていた。そこで本研究では、速度場に作用する差分演算子を導入し、最適化の過程で速度場の滑らかさを確保することで、より正確な変形登録を実現した。
次に、画像ペア内の大変形を捉えるために、マルチ解像度フレームワークを採用した。各解像度レベルで異なる滑らかさ制御パラメータを設定し、粗い解像度から徐々に細かい解像度へと登録を行うことで、大変形への対応を図った。
さらに、クロス座標アテンションモジュール(CCA)を提案し、これをDiffOp-netに組み込むことで、画像ペア内の長距離依存性をモデル化し、登録精度をさらに向上させた。
評価実験では、従来手法と比較して、DiffOp-netが高い登録精度と微分同相性を示し、かつ高速な処理速度を実現できることを確認した。特に、大変形を含む画像ペアの登録において、DiffOp-netの優位性が顕著に現れた。
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