神経常微分方程式に基づく順次画像登録による動的特性化

本研究では、神経常微分方程式に基づく画像登録フレームワークを提案し、生物学的システムの動的特性化を支援する。このフレームワークは、各ボクセルを粒子として扱い、神経微分方程式の積分によって変形場を定義する。この手法は物理的前提を必要とせず、医療シナリオに適しており、画像系列データを用いて変形の軌道を正則化することができる。