OX-NeRF: 3D рентгеновская томография Реконструкции от Sparse Misciples с использованием имплицитного нейронного представительства
arXiv: 2610.11547v1 Annuate Type: New Humber Abstract: NERF и Gaussian методы сфлатирования успешно применялись на рентгеноскопических сценах, где мнения слишком ограничены для 3D-реконструкции с помощью классических методов. Однако сцены ультраспарца, имеющие 10 или менее точек зрения, например те из них, которые имеют высокую степень приобретения или низкую дозу, по-прежнему представляют собой серьезную проблему. Для решения этой проблемы мы представляем новую рамочную программу, Оптимизированные рентгеновские нервы (OX-NeRF), которая сочетает обучение трансценной характеристике с оптимизацией ситуационной деятельности для восстановления наборов смежных снимков. OX-NeRF использует вращающуюся нейронную сеть (CNN) для выявления характеристик поперечного сцены, сохраняя при этом многоразрешенные сетки пространственных особенностей. Парные представления смешиваются и передаются в многослойный перцетрон (МЛП); после этого Си-Эн, хэш-сети и МЛП совместно оптимизируются с конца до конца. Контрольные показатели для наборов рентгеновских данных с параллельным лучом и конусным лучом показывают, что OX-NERF обеспечивает значительно более высокую степень реконструкции
