基于 PointNet++ 的颅内动脉瘤 3D 点云分割

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摘要：颅内动脉瘤的精准分割在医学影像诊断中具有重要意义。文章提出了一种基于3D点云的先进方法，通过提取动脉瘤特征实现高精度分割。针对传统点云分割方法存在的数据预处理要求高、局部特征捕捉不足以及层间信息流失等问题，文章引入了PointNet++网络架构。PointNet++在点云数据的分类和分割任务中展现了卓越性能，其通过对点云中的局部和全局特征进行学习，能够有效处理不规则和无序的数据集。（剩余6449字）

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