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Poisson surface reconstruction
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人工智能从显微镜图像重建3D手术场景
研究人员开发了一种方法，利用标准的单目手术显微镜图像和显微镜姿态数据，重建神经外科手术暴露的毫米级3D表面。该技术利用Depth Anything 3基础模型进行深度估计，并采用泊松表面重建生成网格。在与模型进行的实验室测试中，该系统实现了1.02 ± 0.93毫米至2.33 ± 2.15毫米之间的精度，证明了客观量化手术工作空间的技术可行性。
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新方法为点云计算快速逐点符号距离
研究人员开发了一种计算点云符号距离的新颖方法，能够快速、高分辨率地评估近似底层表面。该技术涉及使用圆环体局部拟合点云，圆环体具有闭式符号距离函数，并使用预训练网络确定每点曲率和偏移参数。该方法绕过了昂贵的全局优化和空间离散化，提供了一个将符号距离与缠绕数和泊松表面重建统一起来的新理论框架。它可以应用于来自各种来源的点云，包括摄影测量和神经隐式，允许直接用于形态学操作和可视化等应用。