InstantGroup：面向可扩展群组脑MRI配准的即时模板生成
图像与视频处理
2025-07-17 v3 计算机视觉与模式识别
摘要
模板生成是群组图像配准中的关键步骤，涉及将一组受试者对齐到同一公共空间中。现有方法虽能生成高质量模板图像，但通常耗时巨大或受限于固定的群组规模。本文提出 InstantGroup，一种基于变分自编码器 (VAE) 模型的高效群组模板生成框架，该框架利用潜在表示的算术属性，实现对任意规模群组的可扩展性。InstantGroup 采用具有共享权重双网络结构的 Dual VAE 主干网络来处理成对输入，并引入位移反转模块 (DIM) 以保持模板的无偏性，以及主体-模板对齐模块 (STAM) 以提升模板质量和配准精度。在 OASIS 和 ADNI 数据集的 3D 脑 MRI 扫描上的实验表明，InstantGroup 大幅缩短了运行时间，能在数秒内为各种规模的群组生成模板，同时在无偏性和配准精度等定量指标上优于 SOTA 基线方法。
引用
@article{arxiv.2211.05622,
title = {InstantGroup: Instant Template Generation for Scalable Group of Brain MRI Registration},
author = {Ziyi He and Albert C. S. Chung},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.05622},
year = {2025}
}
备注
14 pages, 10 figures, and 6 tables. Accepted by IEEE Transactions on Image Processing