Intensity-Based Wasserstein Distance As A Loss Measure For Unsupervised Deformable Deep Registration
Notice bibliographique
Résumé
Traditional pairwise medical image registration techniques are based on computationally intensive frameworks due to numerical optimization procedures. While there is increasing adoption of deep neural networks to improve deformable image registration, achieving a clinically suitable solution remains scarce. One of the primary difficulties lies in the choice of tractable distance functions to assess image similarity. Recent works have explored the Wasserstein distance as a loss function in generative deep neural networks. In this work, we evaluate a fast approximation variant - the sliced Wasserstein distance - for deep image registration of brain MRI datasets. Based on a VoxelMorph backbone architecture, which includes a combination of UNet and spatial transformer networks (STN) for deformable registration, we propose three implementation variants to compare the model's performance: the standard sliced Wasserstein, the Radon transform performing a low dimensional embedding, and a novel patch-based method that allows fine-grained deformation comparison. Experiments performed on public datasets of brain images from the Learn2Reg open challenge demonstrate the Wasserstein methods converge faster than the baseline mean square error method, with the proposed patch-based method yielding similar performance to baseline methods, and improved overall accuracy compared with other implementations. This makes the sliced Wasserstein a valuable metric for deep mono-modal and multi-modal deformable medical image registration problems with our proposed implementation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».