論文の概要: Novel-view X-ray Projection Synthesis through Geometry-Integrated Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.11953v1
• Date: Wed, 16 Apr 2025 10:30:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-24 20:33:29.281156
• Title: Novel-view X-ray Projection Synthesis through Geometry-Integrated Deep Learning
• Title（参考訳）: 幾何学統合深層学習による新しいX線プロジェクション合成
• Authors: Daiqi Liu, Fuxin Fan, Andreas Maier,
• Abstract要約: DL-GIPSモデルは1つの既存の投影を利用して新しい視点からX線投影を合成する。 このモデルは、初期投影から抽出した幾何学的特徴とテクスチャ的特徴を戦略的に操り、新しい視角に合わせる。 そして、改良された幾何学的特徴と一貫したテクスチャ情報とを融合して、高度な画像生成プロセスを通じて最終的な投影を合成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4916237834391874
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: X-ray imaging plays a crucial role in the medical field, providing essential insights into the internal anatomy of patients for diagnostics, image-guided procedures, and clinical decision-making. Traditional techniques often require multiple X-ray projections from various angles to obtain a comprehensive view, leading to increased radiation exposure and more complex clinical processes. This paper explores an innovative approach using the DL-GIPS model, which synthesizes X-ray projections from new viewpoints by leveraging a single existing projection. The model strategically manipulates geometry and texture features extracted from an initial projection to match new viewing angles. It then synthesizes the final projection by merging these modified geometry features with consistent texture information through an advanced image generation process. We demonstrate the effectiveness and broad applicability of the DL-GIPS framework through lung imaging examples, highlighting its potential to revolutionize stereoscopic and volumetric imaging by minimizing the need for extensive data acquisition.
• Abstract（参考訳）: 医療分野ではX線画像が重要な役割を担い、診断、画像誘導手術、臨床診断のための患者の内部解剖に関する重要な洞察を提供する。 従来の技術では、様々な角度から複数のX線投影を必要とすることが多く、放射線照射の増加とより複雑な臨床プロセスをもたらす。 本稿では,1つの既存投影を利用して新しい視点からX線投影を合成するDL-GIPSモデルを用いた革新的なアプローチについて検討する。 このモデルは、初期投影から抽出した幾何学的特徴とテクスチャ的特徴を戦略的に操り、新しい視角に合わせる。 そして、改良された幾何学的特徴と一貫したテクスチャ情報とを融合して、高度な画像生成プロセスを通じて最終的な投影を合成する。 肺画像の例を通して, DL-GIPSフレームワークの有効性と適用性を実証し, 広範囲なデータ取得の必要性を最小化することにより, 立体像と体積像に革命をもたらす可能性を強調した。

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