InstantGroup: Instant Template Generation for Scalable Group of Brain MRI Registration

要約

テンプレートの生成は、グループごとの画像登録における重要なステップであり、これには、被写体のグループを共通の空間に位置合わせすることが含まれます。
既存の方法では高品質のテンプレート画像を生成できますが、多くの場合、かなりの時間コストがかかるか、固定のグループ規模によって制限されます。
この論文では、変分オートエンコーダ (VAE) モデルに基づく効率的なグループごとのテンプレート生成フレームワークである InstantGroup を紹介します。これは、潜在表現の算術特性を活用し、あらゆるサイズのグループへのスケーラビリティを可能にします。
InstantGroup は、入力のペアを処理する共有重みツイン ネットワークを備えたデュアル VAE バックボーンを備え、テンプレートの不偏性を維持する変位反転モジュール (DIM) と、テンプレートの品質と登録精度を向上させるサブジェクト テンプレート アライメント モジュール (STAM) を組み込みます。
OASIS および ADNI データセットからの 3D 脳 MRI スキャンの実験では、InstantGroup がランタイムを劇的に短縮し、不偏性や登録精度などの定量的指標で最先端のベースラインと比較して優れたパフォーマンスを維持しながら、さまざまなグループ サイズに応じたテンプレートを数秒以内に生成することが明らかになりました。
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要約(オリジナル)

Template generation is a critical step in groupwise image registration, which involves aligning a group of subjects into a common space. While existing methods can generate high-quality template images, they often incur substantial time costs or are limited by fixed group scales. In this paper, we present InstantGroup, an efficient groupwise template generation framework based on variational autoencoder (VAE) models that leverage latent representations’ arithmetic properties, enabling scalability to groups of any size. InstantGroup features a Dual VAEs backbone with shared-weight twin networks to handle pairs of inputs and incorporates a Displacement Inversion Module (DIM) to maintain template unbiasedness and a Subject-Template Alignment Module (STAM) to improve template quality and registration accuracy. Experiments on 3D brain MRI scans from the OASIS and ADNI datasets reveal that InstantGroup dramatically reduces runtime, generating templates within seconds for various group sizes while maintaining superior performance compared to state-of-the-art baselines on quantitative metrics, including unbiasedness and registration accuracy.

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