一张正位X光片重建八块腰椎与骨盆骨：不做刚性对齐，Dice达65.24%
核心概要
Raysemble把单张正位X光片上的骨重建拆成“形状”和“摆放”两件事：先在归一化网格上预测每块骨的形状，再用预测深度和相机几何确定它在毫米空间中的中心与尺度。在23名留出患者、43张CT生成的模拟正位片上，不做刚性对齐时它平均取得65.24% Dice、9.09 mm HD95和3.32 mm ASSD，在15种配置中领先；在输入完全相同的对照中，Dice比VolumeNeRF高5.86个百分点。
深度剖析
单张正位X光片现在可以直接给出八块骨（L1–L5、骶骨和左右髋骨）的毫米级三维形状与相对位置，而不必先合成一整幅CT再分割。 此前的单视图路线要么重建整幅CT强度再用分割器取骨标签，要么依赖统计形状模型或双面深度拟合来补全骨骼表面。 在23名留出患者、43张CT各生成一张模拟正位片的测试集上，不做刚性对齐时Raysemble平均为65.24% Dice、9.09 mm HD95、3.32 mm ASSD，在15种配置中Dice最高、两项表面距离最低。
做法是把每块骨的形状与它在物理空间中的位置分开估计，再用相机几何把两者接起来。 归一化形状可以出现在不同位置和不同物理尺寸上，深度与放大率之间的对应关系正是连接中心与尺度的桥梁。 每个三维查询点投影到单张正位片上，同时采样局部区域特征和整幅图像特征，由共享解码器输出归一化占据；预测深度决定骨中心，深度变化引起的放大率变化决定尺度，最后重采样到约1 mm间距的固定网格。
在输入完全相同的对照中，直接预测骨占据优于“先合成CT再分割”的路线。 两条流程拿到同一张正位片、同一套FleXray概率图、同样的骨区域和相机参数，VolumeNeRF保留原生成器与可变形注意力。 按患者平均后，Raysemble的Dice在23名患者中18名更高，平均提高5.86个百分点（95% CI 3.35–8.94）；HD95和ASSD在全部23名患者中都更低，平均分别降低10.55 mm和2.44 mm。
启示与展望
演示范围是23名留出患者的43张CT各生成一张模拟正位片，以及两张来自同一家医院的真实骨盆正位片；后者为探索性比较，其中16天间隔的一例在开发阶段使用过，且两次检查并非同时进行。
真实片对照只有两例，且X光与CT检查间隔分别为16天和70天；不做对齐的临床评估需要标定好的相机几何和确认过的图像配对，放大率误差可能被误认为骨尺寸误差；骨被截断时可能使预测区域和初始查询网格偏移。