NAF: Neural Attenuation Fields for Sparse-View CBCT Reconstruction 使用教程
项目介绍
NAF（Neural Attenuation Fields）是一个用于稀疏视图CBCT（Cone Beam Computed Tomography）重建的神经场方法。该项目由Ruyi Zha、Yanhao Zhang和Hongdong Li开发，旨在提供一种快速且自监督的解决方案，无需外部训练数据。该方法的核心是将所需的衰减系数表示为3D空间的连续函数，通过神经网络进行重建。
项目快速启动
环境设置
我们推荐使用Conda来设置环境：
# 创建环境
conda create -n naf python=3.9 -y
conda activate naf
# 安装pytorch（hash encoder需要CUDA v11.3）
pip install torch==1.11.0+cu113 torchvision==0.12.0+cu113
克隆项目
git clone https://github.com/Ruyi-Zha/naf_cbct.git
cd naf_cbct
数据集下载
数据集链接：https://drive.google.com/drive/folders/1BJYR4a4iHpfFFOAdbEe5O_7Itt1nukJd
训练模型
python train.py
应用案例和最佳实践
应用案例
NAF方法在模拟患者数据和测量幻影数据上进行了评估，并与多种最先进的方法进行了比较，表现出色。该方法在临床相关的CBCT模态中具有广泛的应用前景。
最佳实践
- 数据预处理：确保数据集的质量和完整性，避免截断伪影。
- 超参数调整：根据具体应用场景调整模型参数，以达到最佳性能。
- 模型评估：使用多种评估指标对模型进行全面评估，确保其在不同场景下的泛化能力。
典型生态项目
相关项目
- Neural Radiance Fields：NAF方法受到Neural Radiance Fields的启发，该方法在3D重建领域取得了显著成果。
- Deep Learning for CT Reconstruction：深度学习在CT重建领域的应用，为NAF方法提供了理论和技术支持。
通过以上步骤，您可以快速启动并使用NAF项目进行稀疏视图CBCT重建。希望本教程对您有所帮助！
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
