电气工程与系统科学 > 图像与视频处理
[提交于 2025年6月27日
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标题: DIGS:使用形变感知的4D高斯点云动态CBCT重建和低秩自由形态形变模型
标题: DIGS: Dynamic CBCT Reconstruction using Deformation-Informed 4D Gaussian Splatting and a Low-Rank Free-Form Deformation Model
摘要: 三维锥束CT(CBCT)在放疗中被广泛使用,但由于呼吸运动会产生运动伪影。一种常见的临床方法是将投影数据按呼吸阶段进行排序,并按阶段重建图像,但这种方法无法考虑呼吸的变异性。动态CBCT则在每个投影处重建图像,无需按阶段排序即可捕捉连续运动。4D高斯点云(4DGS)的最新进展为建模动态场景提供了强大的工具,但其在动态CBCT中的应用仍鲜有研究。现有的4DGS方法,如HexPlane,使用隐式运动表示,计算成本较高。虽然已经提出了显式的低秩运动模型,但它们缺乏空间正则化,导致高斯运动不一致。为了解决这些限制,我们引入了一种基于自由形变(FFD)的空间基函数和一个形变感知框架,通过在统一形变场下耦合高斯均值位置、尺度和旋转的时间演化来强制一致性。我们在六个CBCT数据集上评估了我们的方法,与HexPlane相比,图像质量更优且速度提升了6倍。这些结果突显了形变感知4DGS在高效、运动补偿的CBCT重建中的潜力。代码可在https://github.com/Yuliang-Huang/DIGS获取。
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