論文の概要: DIGS: Dynamic CBCT Reconstruction using Deformation-Informed 4D Gaussian Splatting and a Low-Rank Free-Form Deformation Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.22280v1
• Date: Fri, 27 Jun 2025 14:48:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-30 21:12:23.243445
• Title: DIGS: Dynamic CBCT Reconstruction using Deformation-Informed 4D Gaussian Splatting and a Low-Rank Free-Form Deformation Model
• Title（参考訳）: DIGS:変形インフォームド4次元ガウス平滑化と低ランク自由変形モデルを用いた動的CBCT再構成
• Authors: Yuliang Huang, Imraj Singh, Thomas Joyce, Kris Thielemans, Jamie R. McClelland,
• Abstract要約: 3D Cone-Beam CT (CBCT) は放射線療法に広く用いられているが, 呼吸による運動性アーチファクトに悩まされている。 本稿では,自由形変形(FFD)に基づく空間基底関数と,整合性を実現する変形インフォームフレームワークを提案する。 我々は、6つのCBCTデータセットに対するアプローチを評価し、HexPlaneの6倍のスピードアップで優れた画像品質を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7867322681738996
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: 3D Cone-Beam CT (CBCT) is widely used in radiotherapy but suffers from motion artifacts due to breathing. A common clinical approach mitigates this by sorting projections into respiratory phases and reconstructing images per phase, but this does not account for breathing variability. Dynamic CBCT instead reconstructs images at each projection, capturing continuous motion without phase sorting. Recent advancements in 4D Gaussian Splatting (4DGS) offer powerful tools for modeling dynamic scenes, yet their application to dynamic CBCT remains underexplored. Existing 4DGS methods, such as HexPlane, use implicit motion representations, which are computationally expensive. While explicit low-rank motion models have been proposed, they lack spatial regularization, leading to inconsistencies in Gaussian motion. To address these limitations, we introduce a free-form deformation (FFD)-based spatial basis function and a deformation-informed framework that enforces consistency by coupling the temporal evolution of Gaussian's mean position, scale, and rotation under a unified deformation field. We evaluate our approach on six CBCT datasets, demonstrating superior image quality with a 6x speedup over HexPlane. These results highlight the potential of deformation-informed 4DGS for efficient, motion-compensated CBCT reconstruction. The code is available at https://github.com/Yuliang-Huang/DIGS.
• Abstract（参考訳）: 3D Cone-Beam CT (CBCT) は放射線療法に広く用いられているが, 呼吸による運動性アーチファクトに悩まされている。 一般的な臨床アプローチでは、投射を呼吸相に分類し、フェーズ毎に画像を再構成することでこれを緩和するが、呼吸の変動は考慮しない。 ダイナミックCBCTは、代わりに各プロジェクションで画像を再構成し、フェーズソートなしで連続的な動きをキャプチャする。 近年の4D Gaussian Splatting (4DGS) は動的シーンをモデリングするための強力なツールを提供しているが、その動的CBCTへの応用は未定である。 HexPlaneのような既存の4DGS手法では暗黙の動作表現が使われており、計算コストがかかる。 明示的な低ランク運動モデルが提案されているが、空間正規化が欠如しており、ガウス運動の不整合をもたらす。 これらの制約に対処するために、自由形式変形(FFD)に基づく空間基底関数と、ガウス平均位置、スケール、回転の時間的発展を統一的な変形場の下で結合することにより整合性を実現する変形インフォームフレームワークを導入する。 我々は、6つのCBCTデータセットに対するアプローチを評価し、HexPlaneの6倍のスピードアップで優れた画像品質を示す。 これらの結果から, 変形インフォームド4DGSによるCBCT再構成の可能性が示唆された。 コードはhttps://github.com/Yuliang-Huang/DIGSで公開されている。

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