論文の概要: 3DGR-CT: Sparse-View CT Reconstruction with a 3D Gaussian Representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15676v2
• Date: Tue, 22 Apr 2025 09:21:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-01 05:15:22.282055
• Title: 3DGR-CT: Sparse-View CT Reconstruction with a 3D Gaussian Representation
• Title（参考訳）: 3DGR-CT : 3次元ガウス表現を用いたスパースビューCT再構成
• Authors: Yingtai Li, Xueming Fu, Han Li, Shang Zhao, Ruiyang Jin, S. Kevin Zhou,
• Abstract要約: スパースビューCT(Sparse-view Computed Tomography)は、投射を少なくすることで放射線被曝を減らす。 これはしばしば、限られたデータのためにノイズやアーティファクトが増大する。 スパースビューCT再構成のための新しい3次元ガウス表現法(3DGR)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.774998118050032
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sparse-view computed tomography (CT) reduces radiation exposure by acquiring fewer projections, making it a valuable tool in clinical scenarios where low-dose radiation is essential. However, this often results in increased noise and artifacts due to limited data. In this paper we propose a novel 3D Gaussian representation (3DGR) based method for sparse-view CT reconstruction. Inspired by recent success in novel view synthesis driven by 3D Gaussian splatting, we leverage the efficiency and expressiveness of 3D Gaussian representation as an alternative to implicit neural representation. To unleash the potential of 3DGR for CT imaging scenario, we propose two key innovations: (i) FBP-image-guided Guassian initialization and (ii) efficient integration with a differentiable CT projector. Extensive experiments and ablations on diverse datasets demonstrate the proposed 3DGR-CT consistently outperforms state-of-the-art counterpart methods, achieving higher reconstruction accuracy with faster convergence. Furthermore, we showcase the potential of 3DGR-CT for real-time physical simulation, which holds important clinical applications while challenging for implicit neural representations.
• Abstract（参考訳）: スパースビューCT(Sparse-view Computed Tomography)は、投射を少なくすることで放射線被曝を低減し、低線量放射線が不可欠である臨床シナリオにおいて貴重なツールとなる。 しかし、これはしばしば限られたデータのためにノイズやアーティファクトを増大させる。 本稿では, スパースビューCT再構成のための新しい3次元ガウス表現(3DGR)を提案する。 3次元ガウススプラッティングによる新しいビュー合成の成功に触発され、3次元ガウス表現の効率性と表現性を暗黙のニューラル表現の代替として活用する。 CT画像における3DGRの可能性を明らかにするために,2つの重要なイノベーションを提案する。 i) FBP-image-guided Guassian initialization and (II)CTプロジェクターとの効率よく統合する。 多様なデータセットに関する大規模な実験と改善により、提案された3DGR-CTは、最先端の手法を一貫して上回り、より高速な収束で高い再構築精度を達成している。 さらに,3DGR-CTによる実時間物理シミュレーションの可能性を示す。

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