In this study, we focus on brain tumor sequence registration between pre-operative and follow-up Magnetic Resonance Imaging (MRI) scans of brain glioma patients, in the context of Brain Tumor Sequence Registration challenge (BraTS-Reg 2022). Brain tumor registration is a fundamental requirement in brain image analysis for quantifying tumor changes. This is a challenging task due to large deformations and missing correspondences between pre-operative and follow-up scans. For this task, we adopt our recently proposed Non-Iterative Coarse-to-finE registration Networks (NICE-Net) - a deep learning-based method for coarse-to-fine registering images with large deformations. To overcome missing correspondences, we extend the NICE-Net by introducing dual deep supervision, where a deep self-supervised loss based on image similarity and a deep weakly-supervised loss based on manually annotated landmarks are deeply embedded into the NICE-Net. At the BraTS-Reg 2022, our method achieved a competitive result on the validation set (mean absolute error: 3.387) and placed 4th in the final testing phase (Score: 0.3544).


翻译:在本研究中,我们的重点是脑肿瘤序列登记,这是脑肿瘤序列登记(BraTS-Reg 2022)挑战(BraTS-Reg 2022)中脑细胞序列登记(脑肿瘤登记是脑图象分析量化肿瘤变化的一项基本要求。这是一项具有挑战性的任务,因为手术前和后续扫描之间出现了巨大的变形和缺失的对应关系。关于这项任务,我们采用了我们最近提议的非巡回粗皮至精密登记网(NICE-Net)——一种以深层次学习为基础的方法,用于对大变形图像进行粗皮图象登记。为了克服缺失的通信,我们扩展NICE-Net,我们采用了双重深入的深度监督,根据图像相似性和基于手动附加注释的标志性损失的深刻的自我监督损失,深深嵌入NICE-Net。在BRATS-Reg 2022中,我们的方法在验证系统上取得了竞争性的结果(绝对误差:3.384),在最后测试阶段(0.354)中,我们的方法取得了竞争性的结果。

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