从双平板 X 射线图像重建 3-D 脊椎结构的 Edge-Aware Reconstruction 方法
图像与视频处理
2024-08-06 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
X 射线图像因其快速成像速度和高分辨率而易于用于诊断和治疗过程。然而，由于 X 射线成像的投影过程，大量空间信息已丢失。为准确提供有效的脊椎形态和结构信息，准确地从 2-D X 射线图像重建脊椎的 3-D 结构是必需的。当前的重建方法在保持不对称脊椎结构边缘信息和局部形状方面存在挑战。本研究提出了一种新的 Edge-Aware Reconstruction 网络 (EAR)，旨在提高边缘信息和脊椎结构形状的性能。在我们的网络中，采用自编码器作为主干架构，提出了边缘注意力模块和频率增强模块，以加强边缘重建的感知能力。同时，我们还结合四个损失项，包括重建损失、边缘损失、频率损失和投影损失。对该方法在三个公开数据集上的评估表明，其优于四种最先进的模型，分别在 MSE、MAE、Dice、SSIM、PSNR 和频率距离上实现 25.32%、15.32%、86.44%、80.13%、23.7612 和 0.3014。由于该方法的端到端和精确重建过程，EAR 可提供充足的 3-D 空间信息和精确的术前手术规划指导。
引用
@article{arxiv.2407.20937,
title = {EAR: Edge-Aware Reconstruction of 3-D vertebrae structures from bi-planar X-ray images},
author = {Lixing Tan and Shuang Song and Yaofeng He and Kangneng Zhou and Tong Lu and Ruoxiu Xiao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.20937},
year = {2024}
}
备注
13 pages, 11 figures, 3 tables