論文の概要: GS-DOT: Gaussian splatting-based image reconstruction for diffuse optical tomography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.23675v1
• Date: Sun, 26 Apr 2026 12:27:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-28 17:12:07.495466
• Title: GS-DOT: Gaussian splatting-based image reconstruction for diffuse optical tomography
• Title（参考訳）: GS-DOT : 拡散光トモグラフィーのためのガウススプラッティングによる画像再構成
• Authors: Jingjing Jiang,
• Abstract要約: 本研究は、拡散光トモグラフィー(DOT)のためのGaussian Splatting(GS)に基づく新しい画像再構成フレームワークであるGS-DOTを提示する。 合成組織モデルの妥当性は, クリーン信号とノイズ信号の両方に対する再構成吸収マップの局所化と定量化において高い精度を示す。 GS-DOTはノイズに対して高い堅牢性を示し、メモリ需要を大幅に削減した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.099578527783628
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work presents GS-DOT, a novel image reconstruction framework based on Gaussian Splatting (GS) for diffuse optical tomography (DOT). Inspired by GS for rendering applications, absorption coefficients are represented as a sparse sum of anisotropic Gaussian primitives optimized to fit measured time-resolved point-spread functions through analytic gradients and Adam optimization. This is the first adaptation of GS algorithms in the photon diffusion regime, where the ray transport function is replaced by the diffusion functions to enable accurate modeling of light transport in highly scattering media. Validation on synthetic tissue models demonstrate high accuracy in localization and quantification of reconstructed absorption maps for both clean and noisy signals. GS-DOT has demonstrated high robustness to noise and showed a huge reduction in memory demand.
• Abstract（参考訳）: 本研究は、拡散光トモグラフィー(DOT)のためのGaussian Splatting(GS)に基づく新しい画像再構成フレームワークであるGS-DOTを提示する。 GSに着想を得た吸収係数は、解析勾配とアダム最適化を通じて測定された時間分解ポイントスプレッド関数に適合するように最適化された異方性ガウス原始体のスパース和として表される。 これは光子拡散系におけるGSアルゴリズムの最初の適応であり、高散乱媒体における光輸送の正確なモデリングを可能にするために、光輸送関数を拡散関数に置き換える。 合成組織モデル上でのバリデーションは、クリーン信号とノイズ信号の両方に対する再構成吸収マップの局所化と定量化において高い精度を示す。 GS-DOTはノイズに対して高い堅牢性を示し、メモリ需要を大幅に削減した。

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