파노라마 방사선촬영(파노라마 X선, PX)은 치과 검진에 널리 사용되는 영상 진단 방식이다. 그러나 PX는 구강 구조의 3차원 관점을 제공하지 못하고 납작한 2차원 영상만을 제공한다. 본 논문에서는 실제 환경의 PX로부터 3차원 구강 구조를 추정하기 위한 NeBLa(Neural Beer-Lambert)를 제안한다. NeBLa는 각 재구성이 단일 파노라마 영상에만 기반하여 이루어지는, 다양한 대상(환자)에 대한 완전한 3차원 재구성을 다룬다. 우리는 3차원 콘빔 컴퓨터단층촬영(CBCT) 데이터로부터 X선 렌더링의 Beer-Lambert 법칙과 PX 촬영의 회전 원리를 기반으로, 중간 표현인 simulated PX(SimPX)를 생성한다. SimPX는 PX를 사실적으로 시뮬레이션하는 것뿐만 아니라 3차원 데이터로 되돌리는 과정을 용이하게 하는 것을 목표로 한다. 우리는 SimPX를 3차원 출력으로 변환하기 위해 전역 및 국소 입력 특징을 모두 활용하는 광선 추적 기반의 새로운 신경망 모델을 제안한다. 추론 단계에서는 실제 PX 영상을 의미론적 정규화를 적용해 SimPX 스타일 영상으로 변환하고, 변환된 영상을 생성 모듈에 입력하여 고품질의 출력을 생성한다. 실험 결과는 NeBLa가 재구성 과제에서 정량적 및 정성적으로 기존의 최신 기술 대비 우수함을 보여준다. 선행 방법과 달리 NeBLa는 치열궁(치아 궁)의 형태와 같은 사전 정보나 임상에서 구하기 어려운 PX-CBCT 매칭 데이터셋을 학습에 요구하지 않는다. 우리의 코드는 https://github.com/sihwa-park/nebla 에서 제공된다.

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