一篇近期的综述论文详细介绍了过去十年3D医学场景补全的进展，追溯了其从几何建模到复杂生成范式的演变。该论文重点介绍了关键的表示技术，包括体素网格、点学习、隐式神经场和Transformer网络，最终发展到当前将扩散模型与高斯溅射实时渲染相结合的方法。研究人员开发了一个分类法来对这些贡献进行分类，并确定了下一代系统面临的持续挑战和未来的研究方向。 AI
影响 全面概述了3D医学场景补全的技术和挑战，为未来的研究提供了指导。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍特定领域进展的研究论文。
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- 3D medical scene completion
- computer vision
- Gaussian splatting
- robotics
- SSCNet
- 3D Gaussian primitives
- Diffusion Networks with Task-Specific Noise Control for Radiology Report Generation
- implicit neural fields
- point learning
- transformer networks
- voxel grids
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