voxelmorph/voxelmorph
Unsupervised Learning for Image Registration
What it solves
VoxelMorph는 변형을 모델링하여 두 이미지를 정렬(예: 의료 스캔)하는 과정인 이미지 레지스트레이션을 위한 학습 기반 프레임워크를 제공합니다. 해부학적 구조가 다르거나 촬영 방식이 다른 이미지(예: CT → MRI)를 효율적으로 정렬하는 문제를 해결합니다.
How it works
이 라이브러리는 컨볼루션 신경망(CNN)을 사용해 하나의 이미지(이동 이미지)를 다른 이미지(고정 이미지 또는 아틀라스)에 맞게 변형시키는 변형 필드를 예측합니다. MSE, CC 등 다양한 손실 함수를 활용한 비지도 학습, 변형이 부드럽고 가역적인지를 보장하는 디페오모픽 레지스트레이션, 어파인 레지스트레이션 등 여러 레지스트레이션 유형을 지원합니다. 또한 실제 획득 이미지가 아닌 합성 이미지를 사용해 레지스트레이션 모델을 학습하는 SynthMorph 전략을 포함하여 모델을 대비(contrast) 불변하게 만듭니다.
Who it’s for
3D 볼륨이나 이미지를 정렬하고 공간 변형을 모델링해야 하는 의료 영상 및 컴퓨터 비전 분야의 연구자와 실무자를 위해 설계되었습니다.
Highlights
- 다중 모달 지원: CT‑to‑MRI와 같이 서로 다른 촬영 모달 간 레지스트레이션을 수행할 수 있습니다.
- SynthMorph: 실제 학습 데이터를 사용할 필요 없이 합성 이미지로 레지스트레이션 네트워크를 학습할 수 있습니다.
- 디페오모픽 매핑: 해부학적 토폴로지를 유지하는 부드럽고 가역적인 변형을 지원합니다.
- TensorFlow 및 PyTorch: 안정적인 TensorFlow 구현과 활발히 개발 중인 PyTorch 브랜치를 제공합니다.
- 아틀라스 구축: 무조건적 및 조건부 변형 템플릿(아틀라스)을 만드는 도구를 포함합니다.