Medical Scene Reconstruction and Segmentation based on 3D Gaussian Representation

📄 arXiv: 2512.22800v1 📥 PDF

作者: Bin Liu, Wenyan Tian, Huangxin Fu, Zizheng Li, Zhifen He, Bo Li

分类: cs.CV

发布日期: 2025-12-28

备注: 14 pages, 3 figures

💡 一句话要点

提出基于3D高斯表示的医学场景重建与分割方法，解决稀疏切片下的结构不连续问题。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 医学图像重建 3D高斯表示 三平面表示 稀疏数据 医学影像分析

📋 核心要点

  1. 传统医学图像3D重建方法计算成本高昂，且在稀疏切片中容易出现结构不连续和细节丢失，难以满足临床精度要求。
  2. 该方法基于3D高斯和三平面表示，增强了结构连续性和语义一致性，同时保持了高斯表示的高效渲染和几何表示优势。
  3. 实验结果表明，该方法在稀疏数据条件下能够生成高质量、解剖结构连贯且语义稳定的医学图像，并显著提高了重建效率。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于3D高斯和三平面表示的高效医学图像3D重建方法。该方法不仅保留了高斯表示在高效渲染和几何表示方面的优势，而且显著增强了稀疏切片条件下的结构连续性和语义一致性。在US和MRI等多模态医学数据集上的实验结果表明，该方法能够在稀疏数据条件下生成高质量、解剖结构连贯且语义稳定的医学图像，同时显著提高了重建效率。这为医学图像的3D可视化和临床分析提供了一种高效可靠的新途径。

🔬 方法详解

问题定义：医学图像的三维重建是医学图像分析和临床诊断的关键技术。现有的方法在计算上非常昂贵，并且容易在稀疏切片中产生结构不连续性和细节丢失，这使得它们难以满足临床的精度要求。因此，需要一种更高效、更精确的三维重建方法，尤其是在数据稀疏的情况下。

核心思路：本文的核心思路是结合3D高斯表示和三平面表示的优点。3D高斯表示擅长高效渲染和几何表示，而三平面表示则有助于增强结构连续性和语义一致性。通过将两者结合，可以在保持高效性的同时，提高重建质量，尤其是在稀疏数据条件下。

技术框架：该方法首先使用三平面表示对医学图像进行初步编码，然后利用3D高斯表示进行精细的几何和外观建模。整个框架可能包含以下几个主要模块：1) 三平面编码器：将输入的稀疏切片医学图像编码为三平面特征；2) 3D高斯初始化：基于三平面特征初始化3D高斯参数；3) 3D高斯优化：通过渲染和损失函数优化3D高斯参数，以重建高质量的3D医学图像。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于将3D高斯表示和三平面表示相结合，从而在稀疏数据条件下实现了高质量的医学图像重建。与传统的体素重建方法相比，该方法更加高效且能够更好地保留细节。与直接使用3D高斯表示的方法相比，该方法通过三平面表示增强了结构连续性和语义一致性。

关键设计：具体的技术细节可能包括：1) 三平面编码器的网络结构（例如，使用卷积神经网络）；2) 3D高斯参数的初始化方法（例如，基于三平面特征进行回归）；3) 渲染方法（例如，使用可微分渲染）；4) 损失函数的设计（例如，包括重建损失、正则化损失等）；5) 3D高斯参数的优化算法（例如，使用梯度下降法）。具体的参数设置和网络结构需要在实验中进行调整和优化。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在US和MRI等多模态医学数据集上表现出色，能够在稀疏数据条件下生成高质量、解剖结构连贯且语义稳定的医学图像。与现有方法相比，该方法显著提高了重建效率，并改善了重建图像的结构连续性和细节保留能力。具体的性能数据（如重建误差、结构相似性指标等）需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种医学场景，如疾病评估、手术规划、以及医学教学等。通过提供高质量的三维医学图像，医生可以更准确地诊断疾病、制定更有效的手术方案，并为医学教育提供更直观的教学材料。该技术还有潜力应用于远程医疗和个性化医疗等领域，具有广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

3D reconstruction of medical images is a key technology in medical image analysis and clinical diagnosis, providing structural visualization support for disease assessment and surgical planning. Traditional methods are computationally expensive and prone to structural discontinuities and loss of detail in sparse slices, making it difficult to meet clinical accuracy requirements.To address these challenges, we propose an efficient 3D reconstruction method based on 3D Gaussian and tri-plane representations. This method not only maintains the advantages of Gaussian representation in efficient rendering and geometric representation but also significantly enhances structural continuity and semantic consistency under sparse slicing conditions. Experimental results on multimodal medical datasets such as US and MRI show that our proposed method can generate high-quality, anatomically coherent, and semantically stable medical images under sparse data conditions, while significantly improving reconstruction efficiency. This provides an efficient and reliable new approach for 3D visualization and clinical analysis of medical images.