論文の概要: Radiative Gaussian Splatting for Efficient X-ray Novel View Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04116v3
• Date: Sat, 26 Oct 2024 15:34:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 16:01:16.571427
• Title: Radiative Gaussian Splatting for Efficient X-ray Novel View Synthesis
• Title（参考訳）: 効率的なX線新規合成のための放射型ガウス散乱
• Authors: Yuanhao Cai, Yixun Liang, Jiahao Wang, Angtian Wang, Yulun Zhang, Xiaokang Yang, Zongwei Zhou, Alan Yuille,
• Abstract要約: 我々は,X線ノベルビュー可視化のための3次元ガウシアンスプラッティングに基づくフレームワーク,すなわちX-ガウシアンを提案する。 実験の結果,X-Gaussianは6.5dBの最先端手法より優れており,トレーニング時間は15%未満であり,推論速度は73倍であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 88.86777314004044
• License:
• Abstract: X-ray is widely applied for transmission imaging due to its stronger penetration than natural light. When rendering novel view X-ray projections, existing methods mainly based on NeRF suffer from long training time and slow inference speed. In this paper, we propose a 3D Gaussian splatting-based framework, namely X-Gaussian, for X-ray novel view synthesis. Firstly, we redesign a radiative Gaussian point cloud model inspired by the isotropic nature of X-ray imaging. Our model excludes the influence of view direction when learning to predict the radiation intensity of 3D points. Based on this model, we develop a Differentiable Radiative Rasterization (DRR) with CUDA implementation. Secondly, we customize an Angle-pose Cuboid Uniform Initialization (ACUI) strategy that directly uses the parameters of the X-ray scanner to compute the camera information and then uniformly samples point positions within a cuboid enclosing the scanned object. Experiments show that our X-Gaussian outperforms state-of-the-art methods by 6.5 dB while enjoying less than 15% training time and over 73x inference speed. The application on sparse-view CT reconstruction also reveals the practical values of our method. Code is publicly available at https://github.com/caiyuanhao1998/X-Gaussian . A video demo of the training process visualization is at https://www.youtube.com/watch?v=gDVf_Ngeghg .
• Abstract（参考訳）: X線は、自然光よりも強い透過性のため、透過イメージングに広く応用されている。 新しいビューX線投影を描画する場合、NeRFを主とする既存の手法は、長いトレーニング時間と遅い推論速度に悩まされる。 本稿では,X線ノベルビュー合成のための3次元ガウススティングに基づくフレームワーク,すなわちX-ガウスアンを提案する。 まず、X線イメージングの等方性に着想を得た放射型ガウス点雲モデルを再設計する。 本モデルでは,3次元点の放射強度を学習する際の視線方向の影響を除外する。 このモデルに基づいて、CUDA実装による微分可能放射ラスタライズ(DRR)を開発する。 次に、X線スキャナーのパラメータを直接利用してカメラ情報を計算し、スキャン対象を囲む立方体内の点位置を均一にサンプリングするアングル型立方体初期化(ACUI)戦略をカスタマイズする。 実験の結果,X-Gaussianは6.5dBの最先端手法より優れており,トレーニング時間は15%未満であり,推論速度は73倍であることがわかった。 Sparse-view CT 再構成への応用は,本手法の実用的価値も明らかにする。 コードはhttps://github.com/caiyuanhao1998/X-Gaussianで公開されている。 トレーニングプロセスの視覚化のビデオデモはhttps://www.youtube.com/watch? v=gDVf_Ngeghg。

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