論文の概要: Coarse-Fine View Attention Alignment-Based GAN for CT Reconstruction from Biplanar X-Rays
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09736v1
- Date: Mon, 19 Aug 2024 06:57:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-20 17:24:19.931588
- Title: Coarse-Fine View Attention Alignment-Based GAN for CT Reconstruction from Biplanar X-Rays
- Title(参考訳): 双平面X線からのCT再構成のための粗視野アライメントに基づくGAN
- Authors: Zhi Qiao, Hanqiang Ouyang, Dongheng Chu, Huishu Yuan, Xiantong Zhen, Pei Dong, Zhen Qian,
- Abstract要約: 本稿では,両平面ビューから抽出した特徴を組み合わせるために,新しい注目インフォームド粗視視融合法を提案する。
提案手法がSOTA法よりも優れていることを示す実験を行った。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 22.136553745483305
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: For surgical planning and intra-operation imaging, CT reconstruction using X-ray images can potentially be an important alternative when CT imaging is not available or not feasible. In this paper, we aim to use biplanar X-rays to reconstruct a 3D CT image, because biplanar X-rays convey richer information than single-view X-rays and are more commonly used by surgeons. Different from previous studies in which the two X-ray views were treated indifferently when fusing the cross-view data, we propose a novel attention-informed coarse-to-fine cross-view fusion method to combine the features extracted from the orthogonal biplanar views. This method consists of a view attention alignment sub-module and a fine-distillation sub-module that are designed to work together to highlight the unique or complementary information from each of the views. Experiments have demonstrated the superiority of our proposed method over the SOTA methods.
- Abstract(参考訳): 手術計画や術中CTでは,X線画像を用いたCT再構成が,CT画像が利用できない場合や,実現不可能な場合には,重要な代替手段となる可能性がある。
本稿では,2次元CT画像の再構成に2次元X線を用いることを目的としている。
本研究は,2つのX線ビューが相互視データを融合する際に無関心に扱われた従来の研究と異なり,直交双平面ビューから抽出した特徴を組み合わせるために,新しい注意インフォームド粗視融合法を提案する。
この方法は、ビューアライメントサブモジュールと、ビューごとにユニークな情報や補完的な情報をハイライトするために協調して動作するように設計された微細蒸留サブモジュールから構成される。
提案手法がSOTA法よりも優れていることを示す実験を行った。
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