論文の概要: SNAF: Sparse-view CBCT Reconstruction with Neural Attenuation Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.17048v1
• Date: Wed, 30 Nov 2022 14:51:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-12-01 17:59:45.932422
• Title: SNAF: Sparse-view CBCT Reconstruction with Neural Attenuation Fields
• Title（参考訳）: SNAF: 神経減衰場を用いたスパースビューCBCT再構成
• Authors: Yu Fang, Lanzhuju Mei, Changjian Li, Yuan Liu, Wenping Wang, Zhiming Cui, Dinggang Shen
• Abstract要約: 神経減衰場を学習し,スパースビューCBCT再構成のためのSNAFを提案する。 提案手法は,入力ビューが20程度しかなく,高再生品質(30以上のPSNR)で優れた性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.84366290195487
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cone beam computed tomography (CBCT) has been widely used in clinical practice, especially in dental clinics, while the radiation dose of X-rays when capturing has been a long concern in CBCT imaging. Several research works have been proposed to reconstruct high-quality CBCT images from sparse-view 2D projections, but the current state-of-the-arts suffer from artifacts and the lack of fine details. In this paper, we propose SNAF for sparse-view CBCT reconstruction by learning the neural attenuation fields, where we have invented a novel view augmentation strategy to overcome the challenges introduced by insufficient data from sparse input views. Our approach achieves superior performance in terms of high reconstruction quality (30+ PSNR) with only 20 input views (25 times fewer than clinical collections), which outperforms the state-of-the-arts. We have further conducted comprehensive experiments and ablation analysis to validate the effectiveness of our approach.
• Abstract（参考訳）: コーンビームCT (CBCT) は臨床, 特に歯科診療において広く用いられているが, 撮影時のX線照射量はCBCT画像で長く懸念されてきた。 スパースビュー2Dプロジェクションから高画質CBCTイメージを再構成する研究がいくつか提案されているが、現在の最先端技術はアーティファクトと詳細の欠如に悩まされている。 本稿では,スパークス・インプット・ビューからの不十分なデータによる課題を克服するために,スパークス・ビューCBCT再構成のためのSNAFを提案する。 提案手法は,20個の入力ビュー(臨床コレクションの25倍)しか持たない高い再現性(30以上のPSNR)で優れた性能を実現し,最先端技術よりも優れている。 さらに,本手法の有効性を検証するため,包括的実験とアブレーション解析を行った。

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