論文の概要: Neural Radiance Fields in Medical Imaging: Challenges and Next Steps
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17797v3
- Date: Thu, 21 Mar 2024 16:11:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-22 18:58:05.421361
- Title: Neural Radiance Fields in Medical Imaging: Challenges and Next Steps
- Title(参考訳): 医用画像における神経放射場 : 課題と次のステップ
- Authors: Xin Wang, Shu Hu, Heng Fan, Hongtu Zhu, Xin Li,
- Abstract要約: ニューラル・ラジアンス・フィールド(NeRF)は、投影された2次元画像データから3次元表現を合成することにより、医用画像に革命をもたらす大きな可能性を提供する。
本稿では,医療画像におけるNeRFの応用を包括的に検討し,重要な課題を4つ挙げる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 26.211186447774804
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Neural Radiance Fields (NeRF), as a pioneering technique in computer vision, offer great potential to revolutionize medical imaging by synthesizing three-dimensional representations from the projected two-dimensional image data. However, they face unique challenges when applied to medical applications. This paper presents a comprehensive examination of applications of NeRFs in medical imaging, highlighting four imminent challenges, including fundamental imaging principles, inner structure requirement, object boundary definition, and color density significance. We discuss current methods on different organs and discuss related limitations. We also review several datasets and evaluation metrics and propose several promising directions for future research.
- Abstract(参考訳): コンピュータビジョンの先駆的技術であるNeRF(Neural Radiance Fields)は、投影された2次元画像データから3次元表現を合成することにより、医用画像に革命をもたらす大きな可能性を秘めている。
しかし、医療応用にはユニークな課題がある。
本稿では,NeRFの医用画像への応用を包括的に検討し,基礎画像原理,内部構造要件,オブジェクト境界定義,色密度の4つの重要な課題について述べる。
異なる臓器に関する現在の方法について議論し、関連する制限について論じる。
また、いくつかのデータセットと評価指標をレビューし、今後の研究に向けていくつかの有望な方向性を提案する。
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