Multimodal Diffeomorphic Registration with Neural ODEs and Structural Descriptors
作者: Salvador Rodriguez-Sanz, Monica Hernandez
分类: cs.CV, cs.LG
发布日期: 2025-12-27
💡 一句话要点
提出基于神经ODE和结构描述符的多模态微分同胚配准方法
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态配准 微分同胚配准 神经常微分方程 结构描述符 医学图像处理
📋 核心要点
- 现有非刚性配准方法在精度、计算复杂度和正则化之间存在权衡，且依赖于图像强度相关性，限制了其在多模态配准中的应用。
- 该文提出一种实例特定的框架，结合神经ODE和结构描述符，无需大量训练数据，且在未见过的模态上也能保持性能。
- 实验结果表明，该方法在不同数据集组合上优于现有方法，对正则化具有鲁棒性，并适用于不同尺度的配准。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种使用神经常微分方程（Neural ODEs）的多模态微分同胚配准方法。非刚性配准算法需要在精度、形变模型的计算复杂度和适当的正则化之间进行权衡。此外，它们还假设图像对之间在解剖同源区域存在强度相关性，限制了其在多模态环境中的应用。与基于学习的模型不同，我们提出了一个实例特定的框架，该框架不受训练所需的大量扫描数据限制，并且在训练期间未见过的模态上进行推理时不会出现性能下降。我们的方法利用了神经ODE范式中连续深度网络的潜力，结合了结构描述符，结构描述符被广泛采用作为模态无关的度量模型，利用参数化邻域几何上的自相似性。我们提出了三种不同的变体，它们集成了基于图像或基于特征的结构描述符以及由局部互信息计算的非结构图像相似性。我们对由扫描数据集组合形成的不同实验进行了广泛的评估，并表明与适用于大或小形变以及多模态配准的最新基线相比，我们获得了优越的定性和定量结果。最后，我们还证明了所提出的框架在不同程度的显式正则化下具有潜在的鲁棒性，同时保持较低的误差，其适用于不同尺度的配准，以及相对于其他针对大形变配准的方法的效率。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决多模态医学图像配准问题。现有方法通常依赖于图像强度相关性，这在不同模态的图像之间并不成立。此外，传统非刚性配准方法在精度、计算复杂度和正则化之间需要权衡，且基于学习的方法需要大量训练数据。
核心思路：论文的核心思路是利用神经常微分方程（Neural ODEs）来建模形变场，并结合结构描述符作为模态无关的相似性度量。Neural ODEs能够学习连续的形变过程，而结构描述符则可以捕捉图像的内在几何特征，从而克服模态差异带来的挑战。
技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 特征提取：使用图像或特征提取器提取图像的结构描述符。2) 形变场建模：利用Neural ODEs学习一个连续的形变场，该形变场由结构描述符驱动。3) 配准：将源图像通过学习到的形变场进行变换，使其与目标图像对齐。4) 优化：通过最小化配准后的图像之间的差异来优化Neural ODEs的参数。
关键创新：该方法的关键创新在于将Neural ODEs与结构描述符相结合，实现了一种模态无关的配准框架。与传统的基于学习的方法不同，该方法是实例特定的，不需要大量的训练数据。此外，Neural ODEs能够学习连续的形变过程，从而更好地处理大形变配准问题。
关键设计：论文提出了三种不同的变体，分别集成了基于图像或基于特征的结构描述符，以及局部互信息。损失函数包括配准误差项和正则化项，用于约束形变场的平滑性。Neural ODEs的网络结构可以根据具体任务进行调整，例如使用不同的激活函数和层数。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在不同数据集组合上优于现有方法，包括适用于大形变和小形变的配准任务。该方法对正则化参数具有鲁棒性，即使在正则化程度变化的情况下也能保持较低的配准误差。此外，该方法在处理不同尺度的配准问题时也表现出良好的性能，并且相对于其他针对大形变配准的方法具有更高的效率。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于多模态医学图像配准，例如CT与MRI图像的配准，从而辅助医生进行疾病诊断、治疗计划和疗效评估。此外，该方法还可以扩展到其他领域，如遥感图像配准、计算机视觉等，具有广泛的应用前景和实际价值。
📄 摘要（原文）
This work proposes a multimodal diffeomorphic registration method using Neural Ordinary Differential Equations (Neural ODEs). Nonrigid registration algorithms exhibit tradeoffs between their accuracy, the computational complexity of their deformation model, and its proper regularization. In addition, they also assume intensity correlation in anatomically homologous regions of interest among image pairs, limiting their applicability to the monomodal setting. Unlike learning-based models, we propose an instance-specific framework that is not subject to high scan requirements for training and does not suffer performance degradation at inference time on modalities unseen during training. Our method exploits the potential of continuous-depth networks in the Neural ODE paradigm with structural descriptors, widely adopted as modality-agnostic metric models which exploit self-similarities on parameterized neighborhood geometries. We propose three different variants that integrate image-based or feature-based structural descriptors and nonstructural image similarities computed by local mutual information. We conduct extensive evaluations on different experiments formed by scan dataset combinations and show surpassing qualitative and quantitative results compared to state-of-the-art baselines adequate for large or small deformations, and specific of multimodal registration. Lastly, we also demonstrate the underlying robustness of the proposed framework to varying levels of explicit regularization while maintaining low error, its suitability for registration at varying scales, and its efficiency with respect to other methods targeted to large-deformation registration.