基于 PointNet++ 的顱內(nèi)動脈瘤 3D 點云分割

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摘要：顱內(nèi)動脈瘤的精準分割在醫(yī)學影像診斷中具有重要意義。文章提出了一種基于3D點云的先進方法，通過提取動脈瘤特征實現(xiàn)高精度分割。針對傳統(tǒng)點云分割方法存在的數(shù)據(jù)預(yù)處理要求高、局部特征捕捉不足以及層間信息流失等問題，文章引入了PointNet++網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。PointNet++在點云數(shù)據(jù)的分類和分割任務(wù)中展現(xiàn)了卓越性能，其通過對點云中的局部和全局特征進行學習，能夠有效處理不規(guī)則和無序的數(shù)據(jù)集。（剩余6449字）