Fugu-MT 論文翻訳(概要): NeBLa: Neural Beer-Lambert for 3D Reconstruction of Oral Structures from Panoramic Radiographs

論文の概要: NeBLa: Neural Beer-Lambert for 3D Reconstruction of Oral Structures from Panoramic Radiographs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.04027v6
Date: Wed, 7 Feb 2024 02:44:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-08 20:47:16.675071
Title: NeBLa: Neural Beer-Lambert for 3D Reconstruction of Oral Structures from Panoramic Radiographs
Title（参考訳）: nebla:neural beer-lambertによるパノラマx線写真からの口腔構造の3次元再構築
Authors: Sihwa Park, Seongjun Kim, Doeyoung Kwon, Yohan Jang, In-Seok Song, Seung Jun Baek
Abstract要約: 実世界のPXから3次元口腔構造を推定するためにNeBLa(Neural Beer-Lambert)を提案する。 NeBLaは、各再建が単一のパノラマ画像のみに基づいている様々な被験者(患者)に対して、完全な3D再構成に取り組む。 SimPXは、真にPXをシミュレートするだけでなく、3Dデータへの回帰プロセスを容易にすることを目指している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.263841326809513
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Panoramic radiography (Panoramic X-ray, PX) is a widely used imaging modality for dental examination. However, PX only provides a flattened 2D image, lacking in a 3D view of the oral structure. In this paper, we propose NeBLa (Neural Beer-Lambert) to estimate 3D oral structures from real-world PX. NeBLa tackles full 3D reconstruction for varying subjects (patients) where each reconstruction is based only on a single panoramic image. We create an intermediate representation called simulated PX (SimPX) from 3D Cone-beam computed tomography (CBCT) data based on the Beer-Lambert law of X-ray rendering and rotational principles of PX imaging. SimPX aims at not only truthfully simulating PX, but also facilitates the reverting process back to 3D data. We propose a novel neural model based on ray tracing which exploits both global and local input features to convert SimPX to 3D output. At inference, a real PX image is translated to a SimPX-style image with semantic regularization, and the translated image is processed by generation module to produce high-quality outputs. Experiments show that NeBLa outperforms prior state-of-the-art in reconstruction tasks both quantitatively and qualitatively. Unlike prior methods, NeBLa does not require any prior information such as the shape of dental arches, nor the matched PX-CBCT dataset for training, which is difficult to obtain in clinical practice. Our code is available at https://github.com/sihwa-park/nebla.
Abstract（参考訳）: パノラマX線撮影(パノラマX線、PX)は歯科検査において広く用いられている画像モダリティである。しかし、PXは平らな2D画像のみを提供し、口腔構造の3Dビューを欠いている。本稿では,NeBLa(Neural Beer-Lambert)を用いて実世界のPXから3次元口腔構造を推定する。 neblaは、パノラマ画像のみに基づくさまざまな対象(患者)に対して、完全な3d再構成に取り組む。我々は3次元コーンビームCT(CBCT)データから、X線レンダリングのBeer-Lambert法則とPX画像の回転原理に基づいて、シミュレートされたPX(SimPX)と呼ばれる中間表現を生成する。 simpxはpxを真にシミュレートするだけでなく、3dデータへの戻すプロセスを手助けする。我々は,SimPXを3次元出力に変換するために,グローバルおよびローカルな入力特徴を利用するレイトレーシングに基づく新しいニューラルモデルを提案する。推測時に、実PX画像を意味正規化を伴うSimPXスタイルの画像に変換し、その変換画像を生成モジュールで処理して高品質な出力を生成する。実験の結果,NeBLaは再現作業において,定量的かつ質的に,先行技術よりも優れていた。従来の方法とは異なり、NeBLaは歯科アーチの形状や整合したPX-CBCTデータセットなどの事前情報を必要としない。私たちのコードはhttps://github.com/sihwa-park/neblaで入手できます。

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