論文の概要: UlRe-NeRF: 3D Ultrasound Imaging through Neural Rendering with Ultrasound Reflection Direction Parameterization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.00860v2
• Date: Mon, 5 Aug 2024 14:00:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-06 12:36:51.829419
• Title: UlRe-NeRF: 3D Ultrasound Imaging through Neural Rendering with Ultrasound Reflection Direction Parameterization
• Title（参考訳）: UltraRe-NeRF:3D Ultrasound Imaging through Neural Rendering with Ultrasound Reflection Direction Parameterization (特集:MEとバイオサイバネティックス)
• Authors: Ziwen Guo, Zi Fang, Zhuang Fu,
• Abstract要約: 従来の3D超音波イメージング法には、解像度の固定化、ストレージ効率の低さ、コンテキスト接続性の不足といった制限がある。 暗黙的なニューラルネットワークと明示的な超音波レンダリングアーキテクチャを組み合わせた新しいモデルUlRe-NeRFを提案する。 実験の結果,UlRe-NeRFモデルは高忠実度超音波画像再構成の現実性と精度を著しく向上させることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5837446811360741
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Three-dimensional ultrasound imaging is a critical technology widely used in medical diagnostics. However, traditional 3D ultrasound imaging methods have limitations such as fixed resolution, low storage efficiency, and insufficient contextual connectivity, leading to poor performance in handling complex artifacts and reflection characteristics. Recently, techniques based on NeRF (Neural Radiance Fields) have made significant progress in view synthesis and 3D reconstruction, but there remains a research gap in high-quality ultrasound imaging. To address these issues, we propose a new model, UlRe-NeRF, which combines implicit neural networks and explicit ultrasound volume rendering into an ultrasound neural rendering architecture. This model incorporates reflection direction parameterization and harmonic encoding, using a directional MLP module to generate view-dependent high-frequency reflection intensity estimates, and a spatial MLP module to produce the medium's physical property parameters. These parameters are used in the volume rendering process to accurately reproduce the propagation and reflection behavior of ultrasound waves in the medium. Experimental results demonstrate that the UlRe-NeRF model significantly enhances the realism and accuracy of high-fidelity ultrasound image reconstruction, especially in handling complex medium structures.
• Abstract（参考訳）: 3次元超音波イメージングは、医学的診断に広く用いられている重要な技術である。 しかし、従来の3D超音波イメージング法では、解像度の固定化、ストレージ効率の低下、コンテキスト接続の不十分といった制限があり、複雑なアーティファクトや反射特性の処理性能が劣る。 近年、NeRF(Neural Radiance Fields)に基づく技術は、視線合成と3次元再構成において大きな進歩を遂げているが、高画質超音波画像では依然として研究のギャップが残っている。 これらの問題に対処するために,暗黙のニューラルネットワークと明示的な超音波ボリュームレンダリングを組み合わせたUlRe-NeRFという新しいモデルを提案する。 このモデルは反射方向パラメータ化と高調波符号化を取り入れており、指向性MLPモジュールを用いてビュー依存の高周波数反射強度推定を発生させ、空間的MLPモジュールを用いて媒体の物理的特性パラメータを生成する。 これらのパラメータは、媒体内の超音波の伝搬と反射の挙動を正確に再現するために、ボリュームレンダリングプロセスで使用される。 実験により,UlRe-NeRFモデルは,特に複雑な媒体構造を扱う場合,高忠実度超音波画像再構成の現実性と精度を著しく向上させることが示された。

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