CT スキャンからの多視点X線画像合成：複数ドメインの分離

本研究は、CT スキャンから高品質で現実的なX線画像を合成する新しい手法を提案する。提案手法は、CT スキャンの解剖学的構造情報とX線画像のスタイル情報を分離的に抽出し、それらを統合することで、X線画像を端から端までエンドツーエンドで合成する。さらに、ポーズ注意モジュールを導入することで、多視点の整合性の高い合成を実現する。