A survey on deep learning in medical image registration: new technologies, uncertainty, evaluation metrics, and beyond

要約

ディープラーニング技術は、過去10年間で医療画像登録の分野を劇的に変化させた。回帰ベースやU-Netベースのネットワークなどの初期の開発により、画像登録におけるディープラーニングの基礎が確立された。その後、類似性尺度、変形正則化、ネットワークアーキテクチャ、不確実性推定など、深層学習に基づくレジストレーションの様々な側面において進歩が見られた。これらの進歩は、画像レジストレーションの分野を豊かにしただけでなく、アトラス構築、マルチアトラスセグメンテーション、動き推定、2D-3Dレジストレーションなど、幅広いタスクへの応用を促進した。本稿では、深層学習ベースの画像レジストレーションにおける最新の進歩の包括的な概要を紹介する。まず、深層学習ベースの画像レジストレーションの中核概念について簡潔に紹介する。次に、革新的なネットワークアーキテクチャ、レジストレーションに特化した損失関数、レジストレーションの不確実性を推定する方法について掘り下げる。さらに本稿では、レジストレーションタスクにおけるディープラーニングモデルの性能を評価するための適切な評価指標を探求する。最後に、これらの新しい技術の医療画像への実用的な応用を強調し、ディープラーニングに基づく画像レジストレーションの将来の展望について議論する。

要約(オリジナル)

Deep learning technologies have dramatically reshaped the field of medical image registration over the past decade. The initial developments, such as regression-based and U-Net-based networks, established the foundation for deep learning in image registration. Subsequent progress has been made in various aspects of deep learning-based registration, including similarity measures, deformation regularizations, network architectures, and uncertainty estimation. These advancements have not only enriched the field of image registration but have also facilitated its application in a wide range of tasks, including atlas construction, multi-atlas segmentation, motion estimation, and 2D-3D registration. In this paper, we present a comprehensive overview of the most recent advancements in deep learning-based image registration. We begin with a concise introduction to the core concepts of deep learning-based image registration. Then, we delve into innovative network architectures, loss functions specific to registration, and methods for estimating registration uncertainty. Additionally, this paper explores appropriate evaluation metrics for assessing the performance of deep learning models in registration tasks. Finally, we highlight the practical applications of these novel techniques in medical imaging and discuss the future prospects of deep learning-based image registration.

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