イベントカメラは、明るさの変化を捉えることに特化した、生物の感覚系に着想を得たセンサです。これらの新興カメラは、従来のフレームベースのカメラと比較して多くの利点を持っています。高ダイナミックレンジ、高フレームレート、および極めて低い消費電力がその主な利点であり、これらの特性により、イベントカメラはフレーム補間、セマンティックセグメンテーション、オドメトリ、SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）など様々な分野で急速に採用されています。しかし、VRアプリケーションにおける3次元再構築への応用はまだ十分に研究されていません。この分野での従来の手法は主に深度マップ推定を通じた3次元再構築に焦点を当てていました。濃密な3次元再構築を生成する手法は一般的に複数のカメラを必要としますが、単一のイベントカメラを使用する手法では半濃密な結果しか得られませんでした。また、単一カメラで濃密な3次元再構築を生成できる他の手法は、上記の手法や既存のモーションから形状（Structure from Motion: SfM）やマルチビュー立体視（Multi-view Stereo: MVS）手法を取り入れたパイプラインを作成することで実現していました。本論文では、単一のイベントカメラのみを使用して濃密な3次元再構築を行う新しいアプローチを提案します。当方の知識によれば、本研究はこの方面での最初の試みとなります。我々の初期的な結果は、提案された方法が既存の手法のようにパイプラインを必要とせずに視覚的に区別可能な濃密な3次元再構築を直接生成できることを示しています。さらに、イベントカメラシミュレータを使用して$39,739$個の物体スキャンからなる合成データセットを作成しました。このデータセットは、この分野における他の関連研究を加速するために役立つでしょう。