Equivariant symmetry-aware head pose estimation for fetal MRI

📄 arXiv: 2512.04890v3 📥 PDF

作者: Ramya Muthukrishnan, Borjan Gagoski, Aryn Lee, P. Ellen Grant, Elfar Adalsteinsson, Polina Golland, Benjamin Billot

分类: cs.CV

发布日期: 2025-12-04 (更新: 2025-12-12)

💡 一句话要点

提出E(3)-Pose，解决胎儿MRI中对称感知的头部姿态估计问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 胎儿MRI 头部姿态估计 旋转等变性 对象对称性 医学图像分析

📋 核心要点

  1. 现有头部姿态估计方法在胎儿MRI中，由于解剖对称性、低分辨率和噪声等因素，泛化能力不足。
  2. E(3)-Pose通过显式建模旋转等变性和对象对称性，从而保证了对胎儿头部姿态估计的鲁棒性。
  3. 实验表明，E(3)-Pose在临床胎儿MRI数据集上实现了最先进的精度，具有更好的鲁棒性和泛化性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的快速姿态估计方法E(3)-Pose，该方法联合且显式地建模了旋转等变性和对象对称性。我们的工作动机来源于诊断性MRI扫描期间解决胎儿头部运动这一具有挑战性的问题。我们的目标是通过6自由度头部姿态估计，实现2D诊断性MRI切片的自动自适应处方，并由每次2D切片前快速获取的3D MRI体数据提供支持。由于固有的解剖对称性以及低分辨率、噪声和伪影引起的姿态模糊性，现有方法难以推广到临床体数据。相比之下，E(3)-Pose通过构造捕获解剖对称性和刚性姿态等变性，并产生对胎儿头部姿态的鲁棒估计。我们在公开可用的和具有代表性的临床胎儿MRI数据集上的实验证明了我们的方法在不同领域中的优越鲁棒性和泛化性。至关重要的是，E(3)-Pose在临床MRI体数据上实现了最先进的精度，为临床转化铺平了道路。我们的实现可在github.com/ramyamut/E3-Pose上找到。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决胎儿MRI扫描中，由于胎儿头部运动导致的图像质量下降问题。现有方法在处理临床MRI数据时，由于解剖对称性、低分辨率、噪声和伪影等因素，难以准确估计胎儿头部的6自由度姿态，导致无法进行有效的运动校正和后续的图像分析。

核心思路：论文的核心思路是设计一种姿态估计方法，能够显式地建模旋转等变性和对象对称性。通过这种方式，模型能够更好地理解胎儿头部的解剖结构，并对噪声和伪影具有更强的鲁棒性。E(3)等变性保证了模型在旋转变换下输出的一致性，对称性建模则解决了由于解剖结构对称性导致的姿态模糊问题。

技术框架：E(3)-Pose的整体框架包括以下几个主要步骤：首先，输入3D MRI体数据；然后，通过一个神经网络提取图像特征；接着，利用等变层对特征进行处理，显式地建模旋转等变性；最后，输出胎儿头部的6自由度姿态估计。该框架的关键在于等变层的设计，它能够保证模型在旋转变换下输出的一致性。

关键创新：该论文最关键的创新在于显式地建模了旋转等变性和对象对称性。传统的姿态估计方法通常忽略这些因素，导致在处理具有对称性和噪声的图像时性能下降。E(3)-Pose通过等变层和对称性建模，显著提高了姿态估计的鲁棒性和准确性。与现有方法相比，E(3)-Pose能够更好地处理临床MRI数据中的各种挑战。

关键设计：E(3)-Pose的关键设计包括：1) 使用E(3)等变卷积神经网络提取特征，保证旋转等变性；2) 设计损失函数，鼓励模型学习对称性表示；3) 采用特定的网络结构，以适应胎儿头部姿态估计的需求。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述，损失函数可能包含姿态估计误差和对称性约束项。

📊 实验亮点

E(3)-Pose在公开数据集和临床胎儿MRI数据集上进行了评估，实验结果表明，E(3)-Pose在临床MRI体数据上实现了最先进的精度，显著优于现有方法。该方法在不同领域中表现出优越的鲁棒性和泛化性，证明了其在实际应用中的潜力。具体的性能提升数据需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于胎儿MRI图像的自动运动校正，提高图像质量，从而改善胎儿脑部发育的诊断和评估。此外，该方法也可推广到其他医学图像分析领域，例如脑部肿瘤的定位和分割，以及其他具有对称性的生物结构的分析。该研究具有重要的临床应用价值，有望提高诊断效率和准确性。

📄 摘要（原文）

We present E(3)-Pose, a novel fast pose estimation method that jointly and explicitly models rotation equivariance and object symmetry. Our work is motivated by the challenging problem of accounting for fetal head motion during a diagnostic MRI scan. We aim to enable automatic adaptive prescription of 2D diagnostic MRI slices with 6-DoF head pose estimation, supported by 3D MRI volumes rapidly acquired before each 2D slice. Existing methods struggle to generalize to clinical volumes, due to pose ambiguities induced by inherent anatomical symmetries, as well as low resolution, noise, and artifacts. In contrast, E(3)-Pose captures anatomical symmetries and rigid pose equivariance by construction, and yields robust estimates of the fetal head pose. Our experiments on publicly available and representative clinical fetal MRI datasets demonstrate the superior robustness and generalization of our method across domains. Crucially, E(3)-Pose achieves state-of-the-art accuracy on clinical MRI volumes, paving the way for clinical translation. Our implementation is available at github.com/ramyamut/E3-Pose.