論文の概要: DDGS-CT: Direction-Disentangled Gaussian Splatting for Realistic Volume Rendering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02518v1
- Date: Tue, 4 Jun 2024 17:39:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-05 15:00:23.982393
- Title: DDGS-CT: Direction-Disentangled Gaussian Splatting for Realistic Volume Rendering
- Title（参考訳）: DDGS-CT:実数量レンダリングのための方向差ガウススプラッティング
- Authors: Zhongpai Gao, Benjamin Planche, Meng Zheng, Xiao Chen, Terrence Chen, Ziyan Wu,
- Abstract要約: デジタル再構成ラジオグラフィ(DRR)は3次元CTボリュームから生成された2次元X線画像である。
そこで本研究では, DRR 生成を効率よく, 微分可能な DRR 生成で実現し, 現実的な物理にインスパイアされた X-ray シミュレーションを取り入れた新しい手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.30749508345767
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Digitally reconstructed radiographs (DRRs) are simulated 2D X-ray images generated from 3D CT volumes, widely used in preoperative settings but limited in intraoperative applications due to computational bottlenecks, especially for accurate but heavy physics-based Monte Carlo methods. While analytical DRR renderers offer greater efficiency, they overlook anisotropic X-ray image formation phenomena, such as Compton scattering. We present a novel approach that marries realistic physics-inspired X-ray simulation with efficient, differentiable DRR generation using 3D Gaussian splatting (3DGS). Our direction-disentangled 3DGS (DDGS) method separates the radiosity contribution into isotropic and direction-dependent components, approximating complex anisotropic interactions without intricate runtime simulations. Additionally, we adapt the 3DGS initialization to account for tomography data properties, enhancing accuracy and efficiency. Our method outperforms state-of-the-art techniques in image accuracy. Furthermore, our DDGS shows promise for intraoperative applications and inverse problems such as pose registration, delivering superior registration accuracy and runtime performance compared to analytical DRR methods.
- Abstract（参考訳）: デジタル再構成されたX線写真(DRR)は3次元CTボリュームから生成された2次元X線画像で、術前設定では広く用いられているが、計算ボトルネックによる術中応用には限られている。
解析的DRRレンダラーは効率が良いが、コンプトン散乱のような異方性X線画像形成現象を見落としている。
本稿では, 3次元ガウススプラッティング(3DGS)を用いたDRR生成を効率よく, 微分可能とし, 現実的な物理に触発されたX線シミュレーションを取り入れた新しい手法を提案する。
我々の方向異方性3DGS(DDGS)法は、放射能寄与を等方性と方向依存成分に分離し、複雑な異方性相互作用を複雑な実行時シミュレーションなしで近似する。
さらに、トモグラフィデータ特性を考慮した3DGS初期化を適応させ、精度と効率を向上する。
本手法は,画像の精度において最先端技術より優れる。
さらに, DDGSは, DRR法と比較して, ポーズ登録や登録精度, 実行時性能など, 術中および逆問題への期待を示す。
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