PADReg：由接触力引导的物理感知超声序列可变形配准
计算机视觉与模式识别
2025-08-13 v1
摘要
超声可变形配准估计成对变形超声图像之间的空间变换，这对于捕获生物力学特性和提高甲状腺结节及乳腺癌等疾病的诊断准确性至关重要。然而，超声可变形配准仍然极具挑战性，尤其是在大变形情况下。超声图像固有的低对比度、严重噪声和模糊的组织边界严重阻碍了可靠的特征提取和对应匹配。现有方法通常存在解剖对齐性差和缺乏物理可解释性的问题。为解决此问题，我们提出了PADReg，一个由接触力引导的物理感知可变形配准框架。PADReg利用由机器人超声系统测量的同步接触力作为物理先验来约束配准。具体而言，我们并非直接预测变形场，而是首先利用来自接触力和超声图像的多模态信息构建一个像素级的刚度图。然后，通过一个受胡克定律启发的轻量级物理感知模块，将刚度图与力数据结合以估计密集的变形场。这种设计使PADReg能够实现物理上合理的配准，其解剖对齐性优于以往仅依赖图像相似性的方法。在体内数据集上的实验表明，其HD95达到了12.90，比最先进的方法提高了21.34%。源代码可在https://github.com/evelynskip/PADReg获取。
引用
@article{arxiv.2508.08685,
title = {PADReg: Physics-Aware Deformable Registration Guided by Contact Force for Ultrasound Sequences},
author = {Yimeng Geng and Mingyang Zhao and Fan Xu and Guanglin Cao and Gaofeng Meng and Hongbin Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.08685},
year = {2025}
}
备注
This work has been submitted to the IEEE for possible publication