CuNeRF：基于立方体的神经辐射场用于零样本医学图像任意尺度超分辨率
图像与视频处理
2024-04-17 v4 计算机视觉与模式识别
摘要
医学图像任意尺度超分辨率（MIASSR）近来受到广泛关注，旨在以单一模型对任意尺度的医学体数据进行超采样。然而，现有 MIASSR 方法面临两个主要局限：（i）依赖高分辨率（HR）体数据；（ii）泛化能力有限，这限制了其在多种场景中的应用。为克服这些局限，我们提出基于立方体的神经辐射场（CuNeRF），一种零样本 MIASSR 框架，可在连续域中以任意尺度和视角生成医学图像。与现有拟合低分辨率（LR）与 HR 体数据间映射的 MIASSR 方法不同，CuNeRF 致力于从 LR 体数据构建坐标-强度连续表示，无需 HR 参考。这通过所提出的可微分模块实现：包括基于立方体的采样、各向同性体渲染和基于立方体的分层渲染。通过在磁共振成像（MRI）和计算机断层扫描（CT）模态上的大量实验，我们证明 CuNeRF 优于最先进的 MIASSR 方法。CuNeRF 在各种上采样倍数下产生更好的视觉逼真度并减少混叠伪影。此外，我们的 CuNeRF 不需要任何 LR-HR 训练对，比其它方法更灵活、更易使用。我们的代码发布于 https://github.com/NarcissusEx/CuNeRF。
引用
@article{arxiv.2303.16242,
title = {CuNeRF: Cube-Based Neural Radiance Field for Zero-Shot Medical Image Arbitrary-Scale Super Resolution},
author = {Zixuan Chen and Jian-Huang Lai and Lingxiao Yang and Xiaohua Xie},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.16242},
year = {2024}
}
备注
This paper is accepted by the International Conference on Computer Vision (ICCV) 2023