Медициналық суреттерді сәйкестендірудегі ЖИ тиімділігі талданды

arXiv платформасында жарияланған жаңа зерттеу терең оқыту арқылы медициналық кескіндерді сәйкестендірудегі архитектуралық өзгерістер мен регуляризация компоненттерінің жеке әсерін саралады. Тәжірибелер OASIS ми МРТ деректер жинағында (394 оқыту, 20 тестілік субъект) 3D U-Net желісінің төрт нұсқасы бойынша жүргізілді.

Зерттеу нәтижесі бойынша, тек регуляризация шығындарын енгізу негізгі өсімді қамтамасыз еткен: MSE көрсеткіші 21,3%-ға, ал NCC 21,8%-ға жақсарды. Сонымен бірге регуляризация инференс уақытын арттырмай, қате деформацияны 99%-ға (53,1-ден 0,51 бірлікке дейін) қысқартты.

Аффиндік архитектура мен толық регуляризацияны бірлестіру дәлдікті 25,8%-ға арттырып, анатомиялық сәйкестік бағасын 0,596-дан 0,930-ға дейін көтерді. Ғалымдардың айтуынша, қате деформациялардың күрт төмендеуі бұл ЖИ әдістерін клиникалық тәжірибеге енгізудегі басты кедергілерді жояды.