Variational Geometry-aware Neural Network based Method for Solving High-dimensional Diffeomorphic Mapping Problems
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저자
Zhiwen Li, Cheuk Hin Ho, Lok Ming Lui
개요
고차원 미분동형 매핑을 위한 기존 방법의 한계를 극복하기 위해, 본 논문은 변분 원리와 준 등각 이론을 결합한 메시-프리 학습 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크는 등각 변형 및 부피 변형을 제어하여 정확하고 전단사 매핑을 보장합니다. 기울기 기반 최적화 및 신경망 아키텍처와 호환되어 고차원 설정에 유연하고 확장 가능합니다. 합성 데이터 및 실제 의료 영상 데이터에 대한 실험을 통해 복잡한 등록 시나리오에서 제안된 방법의 정확성, 견고성 및 효과를 검증합니다.
