X-Field: A Physically Grounded Representation for 3D X-ray Reconstruction

要約

X線イメージングは​​、医療診断において不可欠ですが、その使用は潜在的な健康リスクのために厳しく規制されています。
放射線曝露を緩和するために、最近の研究では、スパース入力からの新しいビューの生成と、コンピューター断層撮影（CT）ボリュームの再構築、3D再構成エリアからの借入表現に焦点を当てています。
ただし、これらの表現はもともと、X線イメージングの浸透と減衰特性を無視しながら、反射と散乱効果を強調する可視光イメージングをターゲットにしています。
この論文では、さまざまな材料のエネルギー吸収速度に根ざしたX線イメージング用に特別に設計された最初の3D表現であるX-Fieldを紹介します。
内部構造内の多様な材料を正確にモデル化するために、明確な減衰係数を持つ3D楕円体を使用します。
各材料のX線のエネルギー吸収を推定するために、複雑な楕円交差を占める効率的な経路分割アルゴリズムを考案します。
さらに、ハイブリッドのプログレッシブ初期化を提案して、X-Filedおよび組み込まれた材料ベースの最適化の幾何学的精度を改良して、材料の境界に沿ったモデルの適合を強化します。
実験は、X-fieldが現実世界の人間の臓器と合成オブジェクトの両方のデータセットで優れた視覚忠実度を達成し、X線斬新ビューの合成とCT再構成の最先端の方法を上回ることを示しています。

要約(オリジナル)

X-ray imaging is indispensable in medical diagnostics, yet its use is tightly regulated due to potential health risks. To mitigate radiation exposure, recent research focuses on generating novel views from sparse inputs and reconstructing Computed Tomography (CT) volumes, borrowing representations from the 3D reconstruction area. However, these representations originally target visible light imaging that emphasizes reflection and scattering effects, while neglecting penetration and attenuation properties of X-ray imaging. In this paper, we introduce X-Field, the first 3D representation specifically designed for X-ray imaging, rooted in the energy absorption rates across different materials. To accurately model diverse materials within internal structures, we employ 3D ellipsoids with distinct attenuation coefficients. To estimate each material’s energy absorption of X-rays, we devise an efficient path partitioning algorithm accounting for complex ellipsoid intersections. We further propose hybrid progressive initialization to refine the geometric accuracy of X-Filed and incorporate material-based optimization to enhance model fitting along material boundaries. Experiments show that X-Field achieves superior visual fidelity on both real-world human organ and synthetic object datasets, outperforming state-of-the-art methods in X-ray Novel View Synthesis and CT Reconstruction.

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