論文の概要: Gradient-Based Trajectory Optimisation over Continuous Poses for Sparse-View Cone-Beam CT
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.09579v1
- Date: Wed, 07 Oct 2026 07:23:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-08 21:58:22.773697
- Title: Gradient-Based Trajectory Optimisation over Continuous Poses for Sparse-View Cone-Beam CT
- Title（参考訳）: Sparse-View Cone-Beam CTにおける連続電位の勾配に基づく軌道最適化
- Abstract要約: コーンビームCT(CT)の軌道最適化は、スパース・ビュー・スキャンがどの情報を取得するかを決定する。
すべてのソースは個別の連続変数でポーズし、スキャナの運動多様体上の勾配上昇によってすべてのポーズを一緒に移動させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.431926134095809
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Trajectory optimisation for cone-beam computed tomography (CT) determines which information sparse-view scans acquire. Fixed candidate pools prevent off-grid refinement and require new object-specific precomputation for each acquisition manifold. We make every source pose an individual continuous variable and move all poses jointly by gradient ascent on the scanner's kinematic manifold. The objective combines soft-Tuy plane coverage, continuous View Covariance Loss, and an analytic attenuation-aware ray-bundle penalty. The same optimiser handles circular, limited C-arm, two-axis, and freesphere parametrisations. On a Defrise flange, continuous selection recovers laminar defects invisible to a circular orbit, matches discrete swap search on the free sphere at the sparser budget, and leads at the denser one, with the same objective evaluated in every arm. A moderate elevation band already recovers most of the free-sphere gain at the defects, so the same optimiser transfers to bounded scanner envelopes. Photon noise preserves the ordering on the flange and compresses it on a dense fuel nozzle. Sparseprescan planning benefits from matching prescan and planned acquisition manifolds. Selection takes seconds rather than minutes without an object-specific reconstruction basis. Prescan-planned poses were executed on a robot CT bench and reconstructed in a common frame, demonstrating feasibility but no consistent metric gain over uniform band sampling. Continuous pose optimisation incorporates attenuation and scanner constraints directly into sparse-view acquisition design.
- Abstract（参考訳）: コーンビームCT(CT)の軌道最適化は、スパース・ビュー・スキャンがどの情報を取得するかを決定する。
固定された候補プールは、オフグリッドの洗練を防ぎ、各取得多様体に対して新しいオブジェクト固有の事前計算を必要とする。
すべてのソースは個別の連続変数でポーズし、スキャナの運動多様体上の勾配上昇によってすべてのポーズを一緒に移動させる。
この目的は、軟管平面のカバレッジ、連続的なビューの共分散損失、および解析的減衰を意識した光束ペナルティを組み合わせることである。
同じオプティマイザは、円形、限られたCアーム、2軸、自由球パラメトリを処理している。
Defrise flangeでは、連続的な選択は円軌道に見えない層欠陥を回復し、スペーサー予算で自由球上の離散スワップサーチと一致し、より密度の高いものを導く。
適度な上昇帯は欠陥時の自由球利得のほとんどを回復しており、同じオプティマイザが有界スキャナーエンベロープに転送される。
フォトンノイズはフランジの順序を保ち、密集した燃料ノズルに圧縮する。
Sparseprescan計画の利点は、prescanと計画された取得多様体のマッチングである。
選択は、オブジェクト固有の再構築ベースなしで、数分ではなく数秒を要します。
ロボットCTベンチでプレスキャンされたポーズが実行され、共通のフレームで再構築された。
連続ポーズ最適化は、減衰とスキャナ制約を直接スパースビュー取得設計に組み込む。
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