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Las radiografías digitalmente reconstruidas (DRRs) son imágenes de rayos X 2D simuladas generadas a partir de volúmenes de TC 3D, ampliamente utilizadas en escenarios preoperatorios pero limitadas en aplicaciones intraoperatorias debido a cuellos de botella computacionales, especialmente para métodos de Monte Carlo basados en física que son precisos pero pesados. Mientras que los renderizadores DRR analíticos ofrecen mayor eficiencia, pasan por alto fenómenos de formación de imágenes de rayos X anisotrópicas, como la dispersión de Compton. Presentamos un enfoque novedoso que combina simulación de rayos X inspirada en la física realista con generación de DRR eficiente y diferenciable utilizando splatting Gaussiano 3D (3DGS). Nuestro método DDGS (splatting Gaussiano desenredado por dirección) separa la contribución de radiosidad en componentes isotrópicas y dependientes de la dirección, aproximando interacciones anisotrópicas complejas sin simulaciones de tiempo de ejecución intrincadas. Además, adaptamos la inicialización de 3DGS para tener en cuenta las propiedades de los datos de tomografía, mejorando la precisión y la eficiencia. Nuestro método supera a las técnicas de vanguardia en precisión de imagen. Asimismo, nuestro DDGS muestra promesas para aplicaciones intraoperatorias y problemas inversos, como el registro de poses, proporcionando una precisión de registro y un rendimiento en tiempo de ejecución superiores en comparación con los métodos DRR analíticos.
Gao et al. (Tue,) estudiaron esta cuestión.