voxelmorph/voxelmorph
Unsupervised Learning for Image Registration
What it solves
VoxelMorph は、変形をモデル化することで画像（医療スキャンなど）を整列させるプロセスである画像レジストレーションのための学習ベースフレームワークを提供します。解剖学的構造が異なる画像や、異なる撮像モダリティ（例：CT から MRI）間の画像を効率的に整列させる課題に対処します。
How it works
このライブラリは畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いて、ある画像（移動画像）を別の画像（固定画像またはアトラス）に合わせて変形させる変形場を予測します。MSE や CC などの様々な損失関数を用いた教師なし学習、変形が滑らかで可逆的であることを保証するディフェオモルフィックレジストレーション、アフィンレジストレーションなど、複数のレジストレーションタイプをサポートします。また、実際の取得画像ではなく合成画像でレジストレーションモデルを学習する手法である SynthMorph を含み、コントラストに不変なモデルを実現します。
Who it’s for
3 次元ボリュームや画像を整列させ、空間変形をモデル化する必要がある医療画像・コンピュータビジョンの研究者や実務者向けに設計されています。
Highlights
- マルチモーダルサポート: CT から MRI への変換など、異なる撮像モダリティ間のレジストレーションが可能です。
- SynthMorph: 実際のトレーニングデータを使用せず、合成画像でレジストレーションネットワークを学習できます。
- ディフェオモルフィックマッピング: 解剖学的トポロジーを保つ滑らかで可逆的な変形をサポートします。
- TensorFlow と PyTorch: 安定した TensorFlow 実装と、活発に開発が進んでいる PyTorch ブランチを提供します。
- アトラス構築: 無条件・条件付き変形テンプレート（アトラス）を作成するツールを含みます。