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최민혁 (서울대학교) 강세룡 (서울대학교) 유지용 (서울대학교) 양수 (서울대학교) 김다엘 (서울대학교) 김수정 (서울대학교) 한지용 (서울대학교) 임상헌 (서울대학교) 송다현 (서울대학교) 김고은 (서울대학교) 용권순 (서울대학교) 이원진 (서울대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2023년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2023.6
수록면
2,510 - 2,514 (5page)

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In dental imaging, Cone-beam computed tomography(CBCT) is widely used due to its high resolution, low radiation dose, and cost. However, motion artifact is a frequent issue due to difficulty in maintaining a stable posture during long scanning time. Therefore, we propose a method of reducing the motion artifact in CBCT imaging using D-Neural Radiance Fields(NeRF) generating a novel synthesized images in dynamic scenes. The experimental results indicate our model significantly outperforms other reconstruction tasks with three motion.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
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