X2BR: High-Fidelity 3D Bone Reconstruction from a Planar X-Ray Image with Hybrid Neural Implicit Methods

要約

単一の平面X線からの正確な3D骨再建は、解剖学的複雑さと限られた入力データのために依然として課題のままです。
連続体積再構成とテンプレート誘導性非剛性登録を組み合わせたハイブリッド神経暗黙のフレームワークであるX2BRを提案します。
Core Network X2Bは、ConvNextベースのエンコーダーを採用して、X線から空間機能を抽出し、統計形状モデルに依存することなく高忠実度の3D骨占有フィールドを予測します。
解剖学的精度をさらに絞り込むために、X2BRはYolov9ベースの検出とSkelバイオメカニカルスケルトンモデルを使用して構築された患者固有のテンプレートメッシュを統合します。
粗い再構成は、測地基準ベースのコヒーレントポイントドリフトを使用してテンプレートに整列し、解剖学的に一貫した3D骨ボリュームを可能にします。
臨床データセットでの実験結果は、X2Bが0.952のIOUと0.005の透水型距離で最高の数値精度を達成し、X2VおよびD2IM-NETを含む最近のベースラインを上回ることを示しています。
これに基づいて、X2BRはYolov9ベースの骨検出と生体力学的テンプレートアライメントを介して解剖学的前層を組み込んでおり、Iou（0.875）ではわずかに低下しているが、特にrib骨の曲率と脊椎アライメントで優れた解剖学的リアリズムを提供します。
この数値精度とX2BとX2BRの視覚的一貫性トレードオフは、臨床的に関連する3D再構成のハイブリッドフレームワークの値を強調しています。

要約(オリジナル)

Accurate 3D bone reconstruction from a single planar X-ray remains a challenge due to anatomical complexity and limited input data. We propose X2BR, a hybrid neural implicit framework that combines continuous volumetric reconstruction with template-guided non-rigid registration. The core network, X2B, employs a ConvNeXt-based encoder to extract spatial features from X-rays and predict high-fidelity 3D bone occupancy fields without relying on statistical shape models. To further refine anatomical accuracy, X2BR integrates a patient-specific template mesh, constructed using YOLOv9-based detection and the SKEL biomechanical skeleton model. The coarse reconstruction is aligned to the template using geodesic-based coherent point drift, enabling anatomically consistent 3D bone volumes. Experimental results on a clinical dataset show that X2B achieves the highest numerical accuracy, with an IoU of 0.952 and Chamfer-L1 distance of 0.005, outperforming recent baselines including X2V and D2IM-Net. Building on this, X2BR incorporates anatomical priors via YOLOv9-based bone detection and biomechanical template alignment, leading to reconstructions that, while slightly lower in IoU (0.875), offer superior anatomical realism, especially in rib curvature and vertebral alignment. This numerical accuracy vs. visual consistency trade-off between X2B and X2BR highlights the value of hybrid frameworks for clinically relevant 3D reconstructions.

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