EasyReg: A ready-to-use deep learning tool for symmetric affine and nonlinear brain MRI registration
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Volumetric registration of brain MRI is routinely used in human neuroimaging, e.g., to align different MRI modalities, to measure change in longitudinal analysis, to map an individual to a template, or in registration-based segmentation. Classical registration techniques based on numerical optimization have been very successful in this domain, and are implemented in widespread software suites like ANTs, Elastix, NiftyReg, or DARTEL. Over the last 7-8 years, learning-based techniques have emerged, which have a number of advantages like high computational efficiency, potential for higher accuracy, easy integration of supervision, and the ability to be part of a meta-architectures. However, their adoption in neuroimaging pipelines has so far been almost inexistent. Reasons include: lack of robustness to changes in MRI modality and resolution; lack of robust affine registration modules; lack of (guaranteed) symmetry; and, at a more practical level, the requirement of deep learning expertise that may be lacking at neuroimaging research sites. Here, we present EasyReg, an open-source, learning-based registration tool that can be easily used from the command line without any deep learning expertise or specific hardware. EasyReg combines the features of classical registration tools, the capabilities of modern deep learning methods, and the robustness to changes in MRI modality and resolution provided by our recent work in domain randomization. As a result, EasyReg is: fast; symmetric; diffeomorphic (and thus invertible); agnostic to MRI modality and resolution; compatible with affine and nonlinear registration; and does not require any preprocessing or parameter tuning. We present results on challenging registration tasks, showing that EasyReg is as accurate as classical methods when registering 1mm isotropic scans within MRI modality, but much more accurate across modalities and resolutions. EasyReg is publicly available as part of FreeSurfer; see https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/EasyReg.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 0,018 |
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 ».