CLAIRE——面向大规模生物医学成像应用的并行微分同胚图像配准

我们研究了CLAIRE——一种微分同胚多节点、多GPU图像配准算法及软件——在具有数十亿体素的大规模生物医学成像应用中的性能。在此类分辨率下，大多数现有的微分同胚图像配准软件包都过于昂贵。因此，从业者通常先对原始图像进行大幅下采样，再使用现有工具进行配准。我们的主要贡献是对下采样对配准性能影响的广泛分析。我们通过将CLAIRE获得的全分辨率配准与合成及真实世界成像数据集的较低分辨率配准进行比较来研究这一影响。我们的结果表明，全分辨率配准可带来更优的配准质量——但并非总是如此。例如，将合成图像从$1024^3$下采样到$256^3$会使Dice系数从92%降至79%。然而，对于含噪或低对比度的高分辨率图像，差异不太明显。CLAIRE不仅使我们能在几秒内配准临床相关尺寸的图像，还能在合理时间内配准前所未有的分辨率图像。所考虑的最高分辨率为尺寸$2816\times3016\times1162$的CLARITY图像。据我们所知，这是首个针对此类分辨率下图像配准质量的研究。