論文の概要: GPAIR: Gaussian-Kernel-Based Ultrafast 3D Photoacoustic Iterative Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.03893v1
• Date: Tue, 03 Feb 2026 08:06:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-05 19:45:11.208135
• Title: GPAIR: Gaussian-Kernel-Based Ultrafast 3D Photoacoustic Iterative Reconstruction
• Title（参考訳）: GPAIR:ガウス・ケルネルをベースとした超高速3D光音響イテレーティブ再構成
• Authors: Yibing Wang, Shuang Li, Tingting Huang, Yu Zhang, Chulhong Kim, Seongwook Choi, Changhui Li,
• Abstract要約: 超高速3次元光音響イテレーティブレコンストラクションは、計算におけるオーダー・オブ・マグニチュード・アクセラレーションを達成する。 この革命的な超高速画像再構成により、ほぼリアルタイムな大規模3D PA再構成が可能となり、3D PACTが臨床応用に向けて著しく進歩する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.618027503157416
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although the iterative reconstruction (IR) algorithm can substantially correct reconstruction artifacts in photoacoustic (PA) computed tomography (PACT), it suffers from long reconstruction times, especially for large-scale three-dimensional (3D) imaging in which IR takes hundreds of seconds to hours. The computing burden severely limits the practical applicability of IR algorithms. In this work, we proposed an ultrafast IR method for 3D PACT, called Gaussian-kernel-based Ultrafast 3D Photoacoustic Iterative Reconstruction (GPAIR), which achieves orders-of-magnitude acceleration in computing. GPAIR transforms traditional spatial grids with continuous isotropic Gaussian kernels. By deriving analytical closed-form expression for pressure waves and implementing powerful GPU-accelerated differentiable Triton operators, GPAIR demonstrates extraordinary ultrafast sub-second reconstruction speed for 3D targets containing 8.4 million voxels in animal experiments. This revolutionary ultrafast image reconstruction enables near-real-time large-scale 3D PA reconstruction, significantly advancing 3D PACT toward clinical applications.
• Abstract（参考訳）: 反復再構成(IR)アルゴリズムは、光音響(PA)計算断層撮影(PACT)における再構成アーティファクトを著しく補正することができるが、特にIRが数百秒から数時間かかる大規模な3次元イメージングでは、長い再構成時間に悩まされる。 計算負荷は、IRアルゴリズムの実用性を大幅に制限する。 本研究では,Gaussian-kernel-based Ultrafast 3D Photoacoustic Iterative Reconstruction (GPAIR) と呼ばれる3次元PACTの超高速IR法を提案する。 GPAIRは、連続した等方性ガウス核を持つ伝統的な空間格子を変換する。 圧力波の解析的なクローズドフォーム式を導出し、GPU加速型微分可能なトリトン演算子を実装することにより、GPAIRは動物実験で840万ボクセルを含む3Dターゲットの超高速サブ秒再構成速度を示す。 この革命的な超高速画像再構成により、ほぼリアルタイムな大規模3D PA再構成が可能となり、3D PACTが臨床応用に向けて著しく進歩する。

関連論文リスト

• Accelerating 3D Photoacoustic Computed Tomography with End-to-End Physics-Aware Neural Operators [74.65171736966131]
  光音響計算トモグラフィ(PACT)は、光コントラストと超音波分解能を組み合わせることで、光拡散限界を超える深部像を実現する。 現在の実装では、高密度トランスデューサアレイと長い取得時間を必要とし、臨床翻訳を制限している。 本研究では,センサ計測からボリューム再構成まで,逆音響マッピングを直接学習する物理認識モデルであるPanoを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-11T23:12:55Z)
• UltraGauss: Ultrafast Gaussian Reconstruction of 3D Ultrasound Volumes [15.02330703285484]
  2D-to-3D再構成は、しばしば計算コストが高く、メモリ集約的であり、超音波物理と相容れない。 UltraGauss - 超音波波伝搬にビュー合成技術を拡張した最初の超音波特異的ガウス平滑化フレームワーク。 実際の臨床超音波データでは、UltraGaussは最先端の再建を5分で達成し、1枚の画像で0.99 SSIMに達する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-08T20:53:47Z)
• 4DRGS: 4D Radiative Gaussian Splatting for Efficient 3D Vessel Reconstruction from Sparse-View Dynamic DSA Images [49.170407434313475]
  既存の手法は、しばしば最適以下の結果を生成するか、過剰な計算時間を必要とする。 高品質な高精細化を実現するため、4次元ガウススプラッティング(4DRGS)を提案する。 4DRGSは5分間のトレーニングで印象的な結果を得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-17T13:51:56Z)
• R$^2$-Gaussian: Rectifying Radiative Gaussian Splatting for Tomographic Reconstruction [53.19869886963333]
  3次元ガウススプラッティング(3DGS)は画像のレンダリングと表面再構成において有望な結果を示した。 本稿では,Sparse-viewトモグラフィ再構成のための3DGSベースのフレームワークであるR2$-Gaussianを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-31T08:39:02Z)
• Learning the Domain Specific Inverse NUFFT for Accelerated Spiral MRI using Diffusion Models [0.0]
  我々は多コイル高アンサンプドスパイラルMRIのための生成拡散モデルに基づく再構成アルゴリズムを作成する。 超高速スキャン時間(2D画像では0.02秒)で再構成した画像に高品質(構造的類似度 > 0.87)を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-18T17:40:23Z)
• Gaussian Opacity Fields: Efficient Adaptive Surface Reconstruction in Unbounded Scenes [50.92217884840301]
  Gaussian Opacity Fields (GOF)は、シーンにおける効率的で高品質で適応的な表面再構成のための新しいアプローチである。 GOFは3Dガウスのレイトレーシングに基づくボリュームレンダリングに由来する。 GOFは、表面再構成と新しいビュー合成において、既存の3DGSベースの手法を超越している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-16T17:57:19Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。