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Satō
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新的CT扫描方法无需深度学习即可重建肺血管树
研究人员开发了一种新的、确定性的计算断层扫描（CT）肺血管树重建流程。该方法通过融合多尺度Hessian滤波并使用TEASAR算法进行中心线提取，避免了深度学习。该流程生成几何上合理的血管图谱，然后对其进行分形维数和分支模式等指标的分析，得出的结果与已知的人类肺血管系统一致。
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新的 SOTA 网格生成方法使用三角形条带以获得艺术家级别的结果
研究人员引入了一个名为 Strips as Tokens (SATO) 的新框架，用于使用自回归 Transformer 生成艺术家级别的网格。SATO 采用了一种受三角形条带启发的、新颖的标记排序策略，该策略保留了高质量建模至关重要的有组织的边缘流和语义布局。这种方法允许统一的表示，可以解码为三角形或四边形网格，从而促进在多样化数据集上的联合训练。实验表明，SATO 在几何质量和结构连贯性方面优于现有方法。