提出姿态感知扩散先验用于极稀疏视图CT重建

2026年10月30日，arXiv发布一项关于极稀疏视角CT重建的新研究。该研究由Linrui Dai等人提出，旨在解决数据稀缺条件下的重建难题。研究人员基于单个2D投影学习姿态感知扩散先验，实现了对1、4及8视角下CT图像的生成与重建。在方法设计上，该研究通过结合测量保真度、共享体积重投影及投影物理一致性，引导扩散采样过程进行断层重建。实验显示，在两个公开数据集上，该方法在保持与密集监督基线相当甚至更优的重建质量的同时，实现了最优的新视角合成得分。这项成果弥合了稀疏训练与推理之间的差距，已作为NeurIPS 2026的海报论文进行展示。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。