論文の概要: Discretized Gaussian Representation for Tomographic Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04844v3
• Date: Thu, 27 Mar 2025 15:00:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:48:43.361315
• 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再構成のための離散化ガウス表現法(DGR)を提案する。 DGRは、離散化されたガウス関数の集合をエンドツーエンドで直接3Dボリュームを再構成する。 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実験により、DGRはより優れた再構成品質を実現し、計算効率を大幅に向上することを示した。
• 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 propose a novel Discretized Gaussian Representation (DGR) for CT reconstruction, which directly reconstructs the 3D volume using a set of discretized Gaussian functions in an end-to-end manner. To further enhance computational efficiency, we introduce a Fast Volume Reconstruction technique that aggregates the contributions of these Gaussians into a discretized volume in a highly parallelized fashion. Our extensive experiments on both real-world and synthetic datasets demonstrate that DGR achieves superior reconstruction quality and significantly improved computational efficiency compared to existing DLR and instance reconstruction methods. Our code has been provided for review purposes and will be made publicly available upon publication.
• 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再構成のための新しい離散ガウス表現法(DGR)を提案する。 計算効率をさらに高めるために,これらのガウスの寄与を高い並列化方式で離散化ボリュームに集約する高速ボリューム再構成手法を提案する。 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広範な実験により、DGRは既存のDLRやインスタンス再構成法と比較して、優れた再構成品質と計算効率を向上することを示した。 私たちのコードはレビュー目的で提供されており、公開時に公開されます。

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