NCA-Morph: Medical Image Registration with Neural Cellular Automata

要約

医療画像の登録は、さまざまな患者のスキャンを調整し、診断、手術計画、追跡などのタスクを容易にする重要なプロセスです。
従来の最適化ベースの方法は時間がかかるため、より迅速な結果を得るには、VoxelMorph や Transformer ベースの戦略などの深層学習 (DL) 技術の使用が求められます。
ただし、これらの DL 方法では、多くの場合、大量のリソースが要求されます。
これらの課題に応えて、ニューラル セルラー オートマトン (NCA) によって実現される、DL と生物からインスピレーションを得た通信およびネットワーキング アプローチをシームレスに融合する革新的なアプローチである NCA-Morph を紹介します。
NCA-Morph は、効率的な画像登録のために DL の力を利用するだけでなく、細胞とそれぞれのボクセルの間の時間の経過に伴うローカル通信のネットワークを構築し、生体システムで観察される相互作用を模倣します。
私たちの広範な実験では、健康な患者と病気の患者の両方からの脳、前立腺、海馬の画像を含む 3 つの異なる 3D 登録タスクにわたって NCA-Morph を評価しました。
この結果は、NCA-Morph が最先端のパフォーマンスを達成できることを示しています。
特に、NCA-Morph は、パラメータが大幅に少ない軽量アーキテクチャとして際立っています。
VoxelMorph および TransMorph よりも 60% および 99.7% 削減されます。
この特性により、NCA-Morph は、プライマリケア環境や手術室など、リソースに制約のある医療アプリケーションにとって理想的なソリューションとなります。

要約(オリジナル)

Medical image registration is a critical process that aligns various patient scans, facilitating tasks like diagnosis, surgical planning, and tracking. Traditional optimization based methods are slow, prompting the use of Deep Learning (DL) techniques, such as VoxelMorph and Transformer-based strategies, for faster results. However, these DL methods often impose significant resource demands. In response to these challenges, we present NCA-Morph, an innovative approach that seamlessly blends DL with a bio-inspired communication and networking approach, enabled by Neural Cellular Automata (NCAs). NCA-Morph not only harnesses the power of DL for efficient image registration but also builds a network of local communications between cells and respective voxels over time, mimicking the interaction observed in living systems. In our extensive experiments, we subject NCA-Morph to evaluations across three distinct 3D registration tasks, encompassing Brain, Prostate and Hippocampus images from both healthy and diseased patients. The results showcase NCA-Morph’s ability to achieve state-of-the-art performance. Notably, NCA-Morph distinguishes itself as a lightweight architecture with significantly fewer parameters; 60% and 99.7% less than VoxelMorph and TransMorph. This characteristic positions NCA-Morph as an ideal solution for resource-constrained medical applications, such as primary care settings and operating rooms.

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