論文の概要: Multivariate Gaussian NeRF for Wide Field-of-View Ultrasound Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.24187v1
• Date: Mon, 27 Apr 2026 08:48:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-28 17:12:07.863529
• Title: Multivariate Gaussian NeRF for Wide Field-of-View Ultrasound Reconstruction
• Title（参考訳）: 広視野超音波再構成のための多変量ガウス型NeRF
• Authors: Patris Valera, Magdalena Wysocki, Felix Duelmer, Mohammad Farid Azampour, Sebastian Herz, Stefan Wörz, Nassir Navab,
• Abstract要約: WFoV超音波再構成のための3次元ガウス型NeRF法であるUltra-Wide-NeRFを提案する。 本手法は,これらの複合アーティファクトを本質的に緩和し,抗エイリアス効果を提供する。 心内エコー法におけるUltra-Wide-NeRFの有用性について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.01678594740569
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Wide Field-of-View (WFoV) reconstruction enhances 3D ultrasound imaging by providing valuable anatomical context for segmentation models and visualization. Clinical ultrasound volumes are predominantly acquired using convex probes, which generate expanding, diverging acoustic beams to maximize anatomical coverage. Stitching these sweeps together traditionally introduces significant compounding artifacts and aliasing due to depth-dependent resolution changes. Here, we introduce Ultra-Wide-NeRF, a Multivariate 3D Gaussian (MVG) NeRF-based method for WFoV ultrasound reconstruction. By explicitly modeling the complex beam geometry using distance-dependent convex volumetric sampling and anisotropic 3D Gaussians, our method inherently mitigates these compounding artifacts and provides anti-aliasing. Beyond simply reconstructing a static 3D grid, our NeRF-based approach yields a continuous neural representation of the tissue, enabling the synthesis of high-fidelity novel views from arbitrary virtual trajectories. We validate Ultra-Wide-NeRF for intracardiac echocardiography on phantom and porcine datasets, demonstrating that our method expands the spatial context important in intraoperative navigation. Code will be open-sourced upon publication.
• Abstract（参考訳）: WFoV(ワイド・フィールド・オブ・ビュー)再構成は、セグメンテーションモデルと可視化のための貴重な解剖学的コンテキストを提供することにより、3次元超音波イメージングを強化する。 臨床用超音波ボリュームは、主に凸プローブを用いて取得され、拡大して変化する音響ビームを生成して解剖学的カバレッジを最大化する。 伝統的にこれらスイープを固定することは、深さ依存の解像度変化のために、重要な複合アーティファクトやエイリアスを導入する。 本稿では、WFoV超音波再構成のための多変量3Dガウス型NeRF法であるUltra-Wide-NeRFを紹介する。 距離依存凸体積サンプリングと異方性3次元ガウス法による複素ビーム幾何を明示的にモデル化することにより、これらの合成アーティファクトを本質的に緩和し、アンチエイリアスを提供する。 静的な3Dグリッドを再構築するだけでなく、NeRFベースのアプローチは組織を連続的に神経的に表現し、任意の仮想軌道から高忠実な新しいビューを合成することを可能にする。 心内心エコー法におけるUltra-Wide-NeRFの有用性を検討した。 コードは公開時にオープンソース化される。

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