論文の概要: Radioactive 3D Gaussian Ray Tracing for Tomographic Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.01057v1
• Date: Sun, 01 Feb 2026 06:53:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-03 19:28:33.562338
• Title: Radioactive 3D Gaussian Ray Tracing for Tomographic Reconstruction
• Title（参考訳）: 断層画像再構成のための放射能3次元ガウス線トレーシング
• Authors: Ling Chen, Bao Yang,
• Abstract要約: R2-Gaussianは3DGSパラダイムをトモグラフィー再構成に拡張した。 3次元ガウス線トレーシングに基づくトモグラフィ再構成フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.822437634828303
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D Gaussian Splatting (3DGS) has recently emerged in computer vision as a promising rendering technique. By adapting the principles of Elliptical Weighted Average (EWA) splatting to a modern differentiable pipeline, 3DGS enables real-time, high-quality novel view synthesis. Building upon this, R2-Gaussian extended the 3DGS paradigm to tomographic reconstruction by rectifying integration bias, achieving state-of-the-art performance in computed tomography (CT). To enable differentiability, R2-Gaussian adopts a local affine approximation: each 3D Gaussian is locally mapped to a 2D Gaussian on the detector and composed via alpha blending to form projections. However, the affine approximation can degrade reconstruction quantitative accuracy and complicate the incorporation of nonlinear geometric corrections. To address these limitations, we propose a tomographic reconstruction framework based on 3D Gaussian ray tracing. Our approach provides two key advantages over splatting-based models: (i) it computes the line integral through 3D Gaussian primitives analytically, avoiding the local affine collapse and thus yielding a more physically consistent forward projection model; and (ii) the ray-tracing formulation gives explicit control over ray origins and directions, which facilitates the precise application of nonlinear geometric corrections, e.g., arc-correction used in positron emission tomography (PET). These properties extend the applicability of Gaussian-based reconstruction to a wider range of realistic tomography systems while improving projection accuracy.
• Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting (3DGS)は、コンピュータビジョンにおいて、将来性のあるレンダリング技術として登場した。 楕円重み付け平均(EWA)スプラッティングの原理を現代の微分可能なパイプラインに適用することにより、3DGSはリアルタイムで高品質な新規ビュー合成を可能にする。 これに基づいて、R2-Gaussianは3DGSパラダイムを積分バイアスを補正し、CT(Computed tomography)における最先端のパフォーマンスを達成することでトモグラフィ再構成に拡張した。 R2-ガウシアンは局所的なアフィン近似を採用し、それぞれの3次元ガウシアンは検出器上の2次元ガウシアンに局所的にマッピングされ、アルファブレンディングによってプロジェクションを形成する。 しかし、アフィン近似は再構成の定量的精度を低下させ、非線形幾何補正の組み込みを複雑化する。 これらの制約に対処するために,3次元ガウス線トレーシングに基づくトモグラフィ再構成フレームワークを提案する。 私たちのアプローチは、スティングベースモデルよりも2つの大きな利点を提供します。 i) 3次元ガウス原始体を通して直線積分を解析的に計算し、局所的なアフィン崩壊を回避し、より物理的に一貫した前方射影モデルを生成する。 (II)線トレーシングの定式化は、線源と方向を明示的に制御し、ポジトロン放射トモグラフィ(PET)で使用されるアーク補正などの非線形幾何補正の精度を高める。 これらの特性は、ガウス的再構成の適用性を、プロジェクション精度を改善しつつ、より広い範囲のリアルトモグラフィーシステムに拡張する。

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