X^{2}-ガウシアン：連続時間トモグラフィック再構成のための4次元放射ガウシアンスプラッティング

X^{2}-Gaussian: 4D Radiative Gaussian Splatting for Continuous-time Tomographic Reconstruction

March 27, 2025

著者: Weihao Yu, Yuanhao Cai, Ruyi Zha, Zhiwen Fan, Chenxin Li, Yixuan Yuan

cs.AI

要旨

4次元コンピュータ断層撮影（4D CT）再構成は、動的な解剖学的変化を捉える上で重要であるが、従来のフェーズビニングワークフローには本質的な制限がある。現在の手法では、呼吸同期装置を用いて時間分解能を固定されたフェーズに離散化しており、これにより運動のずれが生じ、臨床的な実用性が制限されている。本論文では、動的な放射状ガウススプラッティングと自己教師あり呼吸運動学習を統合することで、連続時間4D-CT再構成を可能にする新しいフレームワークであるX^2-Gaussianを提案する。本手法は、時空間エンコーダ-デコーダアーキテクチャを通じて解剖学的ダイナミクスをモデル化し、時間的に変化するガウス変形を予測することで、フェーズ離散化を排除する。外部同期装置への依存をなくすため、微分可能最適化を介して投影データから患者固有の呼吸周期を直接学習する生理学駆動型の周期性一貫性損失を導入する。大規模な実験により、従来手法に対して9.93 dBのPSNR向上を達成し、先行するガウススプラッティング技術と比較しても2.25 dBの改善を示す、最先端の性能を実証した。連続的な運動モデリングとハードウェア不要の周期学習を統合することで、X^2-Gaussianは動的臨床画像のための高忠実度4D CT再構成を進化させる。プロジェクトウェブサイト: https://x2-gaussian.github.io/

English

Four-dimensional computed tomography (4D CT) reconstruction is crucial for capturing dynamic anatomical changes but faces inherent limitations from conventional phase-binning workflows. Current methods discretize temporal resolution into fixed phases with respiratory gating devices, introducing motion misalignment and restricting clinical practicality. In this paper, We propose X^2-Gaussian, a novel framework that enables continuous-time 4D-CT reconstruction by integrating dynamic radiative Gaussian splatting with self-supervised respiratory motion learning. Our approach models anatomical dynamics through a spatiotemporal encoder-decoder architecture that predicts time-varying Gaussian deformations, eliminating phase discretization. To remove dependency on external gating devices, we introduce a physiology-driven periodic consistency loss that learns patient-specific breathing cycles directly from projections via differentiable optimization. Extensive experiments demonstrate state-of-the-art performance, achieving a 9.93 dB PSNR gain over traditional methods and 2.25 dB improvement against prior Gaussian splatting techniques. By unifying continuous motion modeling with hardware-free period learning, X^2-Gaussian advances high-fidelity 4D CT reconstruction for dynamic clinical imaging. Project website at: https://x2-gaussian.github.io/.