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用于学习通过可微体素化的分割的血管的参数形状
模型
AlinaF.Dima,SuprosannaShit,HuaqiQiu,RobbieHolland,
TamaraT.Mueller,FabioMusio,KaiyuanYang,BjoernMenze,
RickmerBraren,MarcusMakowski,andDanielRueckert
ChairforAIinHealthcareandMedicine,TechnicalUniversityofMunich(TUM)
andTUMUniversityHospital,Munich,Germany
UniversityofZurich,Zurich,Switzerland
本StanfordCenterforArtificialIntelligenceinMedicineandImaging,Stanford
University,USA
译
CenterforComputationalHealth,ZHAW,Zurich,Switzerland
中InstituteforDiagnosticandInterventionalRadiology,TUMUniversityHospital,
1Munich,Germany
vGermanCancerConsortium(DKTK),Munichpartnersite,Heidelberg,Germany
6
7DepartmentofComputing,ImperialCollegeLondon,UK
5MunichCenterforMachineLearning(MCML),Munich,Germany
2
0alina.dima@tum.de
.
7
0
5
2
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v
i摘要血管是体内复杂的结构，在多种表示方法中已被广泛研究。虽然体
x
r素化是最常见的表示方法，但由于其优良的特性，网格和参数模型在各种
a应用中至关重要。然而，这些表示通常是通过分割提取并彼此独立使用的。
我们提出了一种框架，将这三种表示方法结合在一起，并使用可微分变换
进行连接。通过利用可微分体素化，我们可以自动从形状到分割拟合的过
程中提取血管的参数形状模型，
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