#748
summarized by : kiyo
Unsupervised Multi-Modal Image Registration via Geometry Preserving Image-to-Image Translation

どんな論文か?

マルチモーダル画像の位置合わせを行うための、幾何構造を保存したImage-to-Image Translation手法を提案した。各モーダルの画像の組から変形のためのベクトル場を推論して変形を行うネットワークと、入力画像のモーダルを変換するネットワークからなる。GANをベースとして学習。
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新規性

マルチモーダル画像の位置合わせのための教師なし学習手法の提案。Generatorが幾何構造を保存して変換できるようにする学習手法の提案。また、この幾何構造の保存によってマルチモーダル画像の位置合わせを単一のモーダルにおける指標で評価することができるようになった。

結果

入力画像中のランドマークが変換後に正しい位置にマップされているかの精度で評価。CycleGAN+SIFTやElastixよりも精度が向上し、結果のばらつきも小さい。

その他(なぜ通ったか?等)