論文の概要: NAF: Neural Attenuation Fields for Sparse-View CBCT Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.14540v1
• Date: Thu, 29 Sep 2022 04:06:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 17:55:49.032961
• Title: NAF: Neural Attenuation Fields for Sparse-View CBCT Reconstruction
• Title（参考訳）: NAF:Sparse-View CBCT 再建のための神経減衰場
• Authors: Ruyi Zha, Yanhao Zhang, Hongdong Li
• Abstract要約: 本稿では,スパースビューCBCT再構成のための新規かつ高速な自己教師型ソリューションを提案する。 所望の減衰係数は、3次元空間座標の連続関数として表現され、完全に接続されたディープニューラルネットワークによってパラメータ化される。 ハッシュ符号化を含む学習ベースのエンコーダが採用され、ネットワークが高周波の詳細をキャプチャするのに役立つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.13750275141139
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes a novel and fast self-supervised solution for sparse-view CBCT reconstruction (Cone Beam Computed Tomography) that requires no external training data. Specifically, the desired attenuation coefficients are represented as a continuous function of 3D spatial coordinates, parameterized by a fully-connected deep neural network. We synthesize projections discretely and train the network by minimizing the error between real and synthesized projections. A learning-based encoder entailing hash coding is adopted to help the network capture high-frequency details. This encoder outperforms the commonly used frequency-domain encoder in terms of having higher performance and efficiency, because it exploits the smoothness and sparsity of human organs. Experiments have been conducted on both human organ and phantom datasets. The proposed method achieves state-of-the-art accuracy and spends reasonably short computation time.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,外的トレーニングデータを必要としないスパースビューCBCT再構成法(Cone Beam Computed Tomography)を提案する。 具体的には、所望の減衰係数を3次元空間座標の連続関数として表現し、完全連結深層ニューラルネットワークによってパラメータ化される。 我々は,実射影と合成射影の誤差を最小化し,離散的に投影を合成し,ネットワークを訓練する。 ハッシュ符号化を伴う学習ベースのエンコーダは、ネットワークが高周波の詳細を捉えるのに役立つ。 このエンコーダは、人間の器官の滑らかさと空間性を利用するため、高い性能と効率の点で一般的に使用される周波数領域エンコーダよりも優れている。 ヒトの臓器と幻のデータセットで実験が行われた。 提案手法は最先端の精度を実現し,計算時間を適度に短縮する。

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