論文の概要: Deep Learning based Super-Resolution for Medical Volume Visualization
with Direct Volume Rendering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08080v1
- Date: Fri, 14 Oct 2022 19:58:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-18 18:00:40.086316
- Title: Deep Learning based Super-Resolution for Medical Volume Visualization
with Direct Volume Rendering
- Title(参考訳): 直接ボリュームレンダリングによる医用ボリューム可視化のためのディープラーニングによる超解法
- Authors: Sudarshan Devkota, Sumanta Pattanaik
- Abstract要約: 近年のディープラーニングによる画像とビデオの超解像技術は,低解像度でレンダリングされたフレームの高忠実化アップスケーリングのために,そのようなネットワークを高解像度に研究する動機となっている。
提案システムでは,カラー情報とボリュームから収集した他の医療的特徴を併用して,高解像度空間への低解像度レンダリングの効率的なアップスケーリングを学習する手法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Modern-day display systems demand high-quality rendering. However, rendering
at higher resolution requires a large number of data samples and is
computationally expensive. Recent advances in deep learning-based image and
video super-resolution techniques motivate us to investigate such networks for
high-fidelity upscaling of frames rendered at a lower resolution to a higher
resolution. While our work focuses on super-resolution of medical volume
visualization performed with direct volume rendering, it is also applicable for
volume visualization with other rendering techniques. We propose a
learning-based technique where our proposed system uses color information along
with other supplementary features gathered from our volume renderer to learn
efficient upscaling of a low-resolution rendering to a higher-resolution space.
Furthermore, to improve temporal stability, we also implement the temporal
reprojection technique for accumulating history samples in volumetric
rendering.
- Abstract(参考訳): 現代のディスプレイシステムは高品質なレンダリングを必要とする。
しかし、高解像度のレンダリングには大量のデータサンプルが必要であり、計算コストがかかる。
近年のディープラーニングによる画像とビデオの超解像技術は,低解像度でレンダリングされたフレームの高忠実化アップスケーリングのために,そのようなネットワークを高解像度に研究する動機となっている。
本研究は,直接ボリュームレンダリングによる医用ボリューム可視化の超解像に焦点をあてる一方で,他のレンダリング技術によるボリューム可視化にも応用できる。
提案手法では,カラー情報とボリュームレンダラーから収集した他の補足機能を用いて,高解像度空間への低解像度レンダリングの効率的なアップスケーリングを学習する。
さらに,時間安定性を向上させるため,ボリュームレンダリングにおける履歴サンプル蓄積のための時間的再投影手法も実装した。
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