論文の概要: Differentiable Gaussian Representation for Incomplete CT Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04844v1
• Date: Thu, 07 Nov 2024 16:32:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-08 19:37:35.475014
• Title: Differentiable Gaussian Representation for Incomplete CT Reconstruction
• Title（参考訳）: 不完全CT再建におけるガウス表現の相違
• Authors: Shaokai Wu, Yuxiang Lu, Wei Ji, Suizhi Huang, Fengyu Yang, Shalayiding Sirejiding, Qichen He, Jing Tong, Yanbiao Ji, Yue Ding, Hongtao Lu,
• Abstract要約: ニューラルネットやフルドーズCTデータを使わずに,新しいGaussian Representation for Incomplete CT Reconstruction (GRCT)を提案する。 アーキテクチャを変更することなく、複数のビューや角度に適用することができる。 複数のデータセットと設定の実験では、再構築品質のメトリクスと高い効率が大幅に改善された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.390232991700977
• License:
• Abstract: Incomplete Computed Tomography (CT) benefits patients by reducing radiation exposure. However, reconstructing high-fidelity images from limited views or angles remains challenging due to the ill-posed nature of the problem. Deep Learning Reconstruction (DLR) methods have shown promise in enhancing image quality, but the paradox between training data diversity and high generalization ability remains unsolved. In this paper, we propose a novel Gaussian Representation for Incomplete CT Reconstruction (GRCT) without the usage of any neural networks or full-dose CT data. Specifically, we model the 3D volume as a set of learnable Gaussians, which are optimized directly from the incomplete sinogram. Our method can be applied to multiple views and angles without changing the architecture. Additionally, we propose a differentiable Fast CT Reconstruction method for efficient clinical usage. Extensive experiments on multiple datasets and settings demonstrate significant improvements in reconstruction quality metrics and high efficiency. We plan to release our code as open-source.
• Abstract（参考訳）: 不完全なCT(Computed Tomography)は、放射線被曝を減らすことで患者に利益をもたらす。 しかし、視界や角度に制限のある高精細画像の再構成は、問題の性質が不適切であるため、依然として困難である。 深層学習再構成(DLR)法は画像品質の向上に有望であるが,訓練データの多様性と高度な一般化能力のパラドックスは未解決のままである。 本稿では, ニューラルネットやフルドーズCTデータを用いることなく, 不完全CT再構成のための新しいガウス表現法を提案する。 具体的には、3Dボリュームを学習可能なガウスの集合としてモデル化し、不完全ノルモグラムから直接最適化する。 アーキテクチャを変更することなく、複数のビューや角度に適用することができる。 また,高効率な臨床用高速CT再構成法を提案する。 複数のデータセットと設定に関する大規模な実験は、再構築品質のメトリクスと高い効率を著しく改善したことを示している。 コードをオープンソースとしてリリースする予定です。

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