論文の概要: UMedNeRF: Uncertainty-aware Single View Volumetric Rendering for Medical Neural Radiance Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.05836v6
• Date: Thu, 29 Feb 2024 16:21:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-01 18:23:15.486458
• Title: UMedNeRF: Uncertainty-aware Single View Volumetric Rendering for Medical Neural Radiance Fields
• Title（参考訳）: UMedNeRF:医療用ニューラルラジアンスフィールドのための不確かさを意識した単一ビューボリュームレンダリング
• Authors: Jing Hu, Qinrui Fan, Shu Hu, Siwei Lyu, Xi Wu, Xin Wang
• Abstract要約: 生成した放射場に基づく不確実性を考慮したMedNeRF(UMedNeRF)ネットワークを提案する。 我々は,CTプロジェクションレンダリングの結果を1つのX線で示し,生成した放射場に基づく他の手法との比較を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.62191342903111
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the field of clinical medicine, computed tomography (CT) is an effective medical imaging modality for the diagnosis of various pathologies. Compared with X-ray images, CT images can provide more information, including multi-planar slices and three-dimensional structures for clinical diagnosis. However, CT imaging requires patients to be exposed to large doses of ionizing radiation for a long time, which may cause irreversible physical harm. In this paper, we propose an Uncertainty-aware MedNeRF (UMedNeRF) network based on generated radiation fields. The network can learn a continuous representation of CT projections from 2D X-ray images by obtaining the internal structure and depth information and using adaptive loss weights to ensure the quality of the generated images. Our model is trained on publicly available knee and chest datasets, and we show the results of CT projection rendering with a single X-ray and compare our method with other methods based on generated radiation fields.
• Abstract（参考訳）: 臨床医学の分野ではCT(Computerd tomography)は様々な病態の診断に有効な医用画像モダリティである。 X線画像と比較すると、CT画像は多平面スライスや臨床診断のための3次元構造など、より多くの情報を提供することができる。 しかし、CT画像では、患者が大量の電離放射線に長時間曝されることが要求され、これは不可逆的な身体的損傷を引き起こす可能性がある。 本稿では,発生した放射場に基づく不確実性を考慮したMedNeRF(UMedNeRF)ネットワークを提案する。 ネットワークは、内部構造と深度情報を取得し、適応損失重みを用いて2次元X線画像からCT投影の連続表現を学習し、生成画像の品質を確保する。 本モデルは, 人工膝関節と胸部データセットを用いて訓練し, 単一のX線によるCTプロジェクションレンダリングの結果を示し, 生成放射線場に基づく他の方法との比較を行った。

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