Contrast-agnostic deep learning–based registration pipeline: Validation in spinal cord multimodal MRI data
Notice bibliographique
Résumé
Medical image registration can be challenging, in that optimal solutions depend on the application domain (unimodal, multimodal, intra-subject and inter-subject), anatomical sites (e.g., brain, spinal cord (SC) and lungs), dimensionality of the data (2D, 3D and 4D), deformation constraints (rigid, affine and nonlinear) and computational time. Solutions that could accommodate a large variety of applications while producing satisfactory results are needed. SynthMorph was recently introduced as an unsupervised deep learning–based registration method. A particularly interesting feature is that training is performed on synthetic data so that registration becomes agnostic to image contrast and anatomy. However, SynthMorph is particularly sensitive to the initial closeness of the images. In this work, we extend the SynthMorph method by developing a cascaded pipeline of two models that can accommodate large and fine deformations, respectively. We also validate this pipeline for the registration of intra-subject multimodal and inter-subject uni/multimodal MRI data of the SC. This task is known to be particularly difficult due to the vicinity of multiple tissue types whose morphometrics can vary substantially across subjects and contrasts. Evaluation of the method was conducted on a publicly available dataset (spine-generic, 267 subjects) and was compared with a state-of-the-art benchmark: Spinal Cord Toolbox and Advanced Normalization Tools. Results demonstrate better registration accuracy compared with the benchmark and about 24–30 times faster on CPUs depending on the image size. This proposed pipeline provides an easy-to-use, accurate and fast solution for multimodal 3D registration. The code and trained models are freely available at https://github.com/ivadomed/multimodal-registration.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».