論文の概要: Discretized Gaussian Representation for Tomographic Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04844v2
- Date: Wed, 11 Dec 2024 17:40:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-12 13:58:39.680046
- Title: Discretized Gaussian Representation for Tomographic Reconstruction
- Title（参考訳）: 画像再構成のための離散化ガウス表現法
- 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: 我々はCT(Computed Tomography)再構成に特化して設計された新しい離散ガウス表現(DGR)を提案する。
我々の表現は、離散化されたガウス函数の集合をエンドツーエンドに利用して直接3次元体積を再構成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.390232991700977
- License:
- Abstract: Computed Tomography (CT) is a widely used imaging technique that provides detailed cross-sectional views of objects. Over the past decade, Deep Learning-based Reconstruction (DLR) methods have led efforts to enhance image quality and reduce noise, yet they often require large amounts of data and are computationally intensive. Inspired by recent advancements in scene reconstruction, some approaches have adapted NeRF and 3D Gaussian Splatting (3DGS) techniques for CT reconstruction. However, these methods are not ideal for direct 3D volume reconstruction. In this paper, we reconsider the representation of CT reconstruction and propose a novel Discretized Gaussian Representation (DGR) specifically designed for CT. Unlike the popular 3D Gaussian Splatting, our representation directly reconstructs the 3D volume using a set of discretized Gaussian functions in an end-to-end manner. Additionally, we introduce a Fast Volume Reconstruction technique that efficiently aggregates the contributions of these Gaussians into a discretized volume. Extensive experiments on both real-world and synthetic datasets demonstrate the effectiveness of our method in improving reconstruction quality and computational efficiency. Our code has been provided for review purposes and will be made publicly available upon acceptance.
- Abstract（参考訳）: CT(Computerd Tomography)は、オブジェクトの断面ビューを詳細に提供する画像技術である。
過去10年間で、Deep Learning-based Reconstruction (DLR) 法は、画像の品質を高め、ノイズを減らすために努力してきたが、しばしば大量のデータを必要とし、計算集約的である。
シーン再構築の最近の進歩にインスパイアされたいくつかのアプローチでは、NeRFと3D Gaussian Splatting(3DGS)技術がCT再構成に応用されている。
しかし,これらの手法は直接3次元ボリューム再構成には適していない。
本稿では,CT再構成の表現を再考し,CTに特化して設計された新しい離散ガウス表現(DGR)を提案する。
一般的な3Dガウススプラッティングとは異なり、我々の表現は、離散化されたガウス函数の集合をエンドツーエンドに利用して直接3Dボリュームを再構成する。
さらに,これらのガウスの貢献を離散化されたボリュームに効率的に集約する高速ボリューム再構成手法を導入する。
実世界のデータセットと合成データセットの両方に対する大規模な実験により,再現性の向上と計算効率の向上に本手法の有効性が示された。
私たちのコードはレビュー目的に提供されており、受け入れ次第公開します。
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