TiAVox：面向稀疏视角 4D DSA 重建的时间感知衰减体素
计算机视觉与模式识别
2023-12-20 v2 图像与视频处理
摘要
四维数字减影血管造影 (4D DSA) 在许多医学疾病（如动静脉畸形 (AVM) 和动静脉瘘 (AVF)）的诊断中起着关键作用。尽管具有重要应用价值，4D DSA 的重建需要大量视角以有效建模复杂血管与造影剂流动，从而意味着显著的辐射剂量。为解决这一高辐射问题，我们提出一种用于稀疏视角 4D DSA 重建的时间感知衰减体素 (TiAVox) 方法，其为高质量 4D 成像铺平了道路。此外，可由重建的 4D DSA 图像生成 2D 和 3D DSA 成像结果。TiAVox 引入 4D 衰减体素网格，反映空间与时间维度的衰减特性。它通过最小化渲染图像与稀疏 2D DSA 图像间差异进行优化。TiAVox 不涉及任何神经网络，具备特定的物理可解释性。每个可学习体素的参数代表衰减系数。我们在临床与仿真数据集上验证了 TiAVox 方法，在临床来源数据集上仅用 30 个视角即实现 31.23 峰值信噪比 (PSNR) 的新视角合成，而传统 Feldkamp-Davis-Kress 方法需 133 个视角。类似地，在合成数据集仅用 10 个视角时，TiAVox 在新视角合成上取得 34.32 PSNR，在 3D 重建上取得 41.40 PSNR。我们还执行了消融研究以佐证 TiAVox 的核心组件。代码将公开可用。
引用
@article{arxiv.2309.02318,
title = {TiAVox: Time-aware Attenuation Voxels for Sparse-view 4D DSA Reconstruction},
author = {Zhenghong Zhou and Huangxuan Zhao and Jiemin Fang and Dongqiao Xiang and Lei Chen and Lingxia Wu and Feihong Wu and Wenyu Liu and Chuansheng Zheng and Xinggang Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.02318},
year = {2023}
}
备注
10 pages, 8 figures