Explicit and Implicit Representations in AI-based 3D Reconstruction for Radiology: A Systematic Review
作者: Yuezhe Yang, Boyu Yang, Yaqian Wang, Yang He, Xingbo Dong, Zhe Jin
分类: cs.CV, cs.AI, cs.GR
发布日期: 2025-04-15 (更新: 2025-05-17)
备注: 20 pages, 5 figures, submit to Medical Image Analysis
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
综述AI在放射影像3D重建中的显式与隐式表达方法，助力临床诊断。
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 3D重建 放射影像 人工智能 医学影像 显式表示 隐式表示 神经辐射场 深度学习
📋 核心要点
- 现有放射影像3D重建方法在精度、效率和患者舒适度方面存在挑战，需要更优的算法。
- 该综述将AI 3D重建算法分为显式（点、体素、高斯）和隐式（隐式先验、神经辐射场）两大类。
- 论文总结了常用评估指标和数据集，并探讨了该领域的发展现状、挑战和未来方向。
📝 摘要（中文）
临床实践和辅助诊断对高质量医学影像的需求日益增长，使得放射影像中的3D重建成为关键研究领域。人工智能（AI）已成为一种有前景的方法，可以提高重建精度，同时减少采集和处理时间，从而最大限度地减少患者的辐射暴露和不适，并最终有益于临床诊断。本综述探讨了放射影像中基于AI的最新3D重建算法，并根据其基本原理将其分为显式和隐式方法。显式方法包括基于点、基于体素和基于高斯的表示，而隐式方法包括隐式先验嵌入和神经辐射场。此外，我们还研究了常用的评估指标和基准数据集。最后，我们讨论了该领域当前的发展状况、关键挑战和未来的研究方向。
🔬 方法详解
问题定义：放射影像3D重建旨在从2D图像序列中恢复出3D结构，以辅助临床诊断。现有方法在重建精度、处理时间、以及对患者辐射暴露等方面存在局限性，需要更高效、精确且安全的重建方法。
核心思路：该综述的核心思路是将现有的基于AI的3D重建方法按照其表示方式分为显式和隐式两大类，并分别进行分析。显式方法直接建模3D几何结构，而隐式方法则通过神经网络学习一个隐式的函数来表示3D结构。通过对比分析这两类方法的优缺点，为未来的研究方向提供指导。
技术框架：该综述首先介绍了放射影像3D重建的背景和意义，然后详细阐述了显式和隐式两类AI重建方法。显式方法包括基于点云、体素和高斯的表示，隐式方法包括隐式先验嵌入和神经辐射场。针对每种方法，综述都介绍了其基本原理、优缺点以及在放射影像领域的应用。此外，综述还讨论了常用的评估指标和基准数据集。
关键创新：该综述的主要创新在于对现有AI放射影像3D重建方法进行了系统性的分类和总结，并从显式和隐式表示的角度进行了深入的分析。这种分类方式有助于研究人员更好地理解不同方法的本质区别，并为未来的研究方向提供新的视角。
关键设计：该综述并没有提出新的算法，而是对现有算法进行了梳理和总结。因此，没有涉及到具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。但是，综述中对每种方法的原理和应用都进行了详细的描述，为读者提供了深入的了解。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该综述系统性地总结了基于AI的放射影像3D重建方法，并将其分为显式和隐式两大类。通过对比分析不同方法的优缺点，为研究人员提供了有价值的参考。该综述还指出了当前研究面临的挑战和未来的研究方向，为该领域的发展提供了指导。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于多种放射影像场景，如CT、MRI等，辅助医生进行疾病诊断、手术规划和疗效评估。通过提高重建精度和效率，有望减少患者的辐射暴露和不适，并提升临床诊断的准确性和效率。未来，该领域的研究将推动精准医疗的发展。
📄 摘要（原文）
The demand for high-quality medical imaging in clinical practice and assisted diagnosis has made 3D reconstruction in radiological imaging a key research focus. Artificial intelligence (AI) has emerged as a promising approach to enhancing reconstruction accuracy while reducing acquisition and processing time, thereby minimizing patient radiation exposure and discomfort and ultimately benefiting clinical diagnosis. This review explores state-of-the-art AI-based 3D reconstruction algorithms in radiological imaging, categorizing them into explicit and implicit approaches based on their underlying principles. Explicit methods include point-based, volume-based, and Gaussian representations, while implicit methods encompass implicit prior embedding and neural radiance fields. Additionally, we examine commonly used evaluation metrics and benchmark datasets. Finally, we discuss the current state of development, key challenges, and future research directions in this evolving field. Our project available on: https://github.com/Bean-Young/AI4Radiology.