Neural Radiance Fields in Medical Imaging: Challenges and Next Steps

要約

Neural Radiance Fields (NeRF) は、コンピューター ビジョンの先駆的な技術であり、投影された 2 次元画像データから 3 次元表現を合成することにより、医療画像処理に革命をもたらす大きな可能性をもたらします。
ただし、医療用途に適用すると特有の課題に直面します。
この論文では、医療画像処理における NeRF の応用に関する包括的な検討を示し、基本的な画像処理原​​理、内部構造の要件、物体の境界定義、色濃度の重要性を含む 4 つの差し迫った課題に焦点を当てています。
さまざまな臓器に対する現在の方法と、関連する制限について説明します。
また、いくつかのデータセットと評価指標をレビューし、将来の研究に向けていくつかの有望な方向性を提案します。

要約(オリジナル)

Neural Radiance Fields (NeRF), as a pioneering technique in computer vision, offer great potential to revolutionize medical imaging by synthesizing three-dimensional representations from the projected two-dimensional image data. However, they face unique challenges when applied to medical applications. This paper presents a comprehensive examination of applications of NeRFs in medical imaging, highlighting four imminent challenges, including fundamental imaging principles, inner structure requirement, object boundary definition, and color density significance. We discuss current methods on different organs and discuss related limitations. We also review several datasets and evaluation metrics and propose several promising directions for future research.

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