B-spline contour reconstruction algorithm based on image contour concavity and convexity
未评分
来源：
Nature
关键字：
medical imaging+deep learning
发布时间：
2025-11-25 03:53
摘要：
该研究提出了一种基于图像轮廓凹凸性特征的B样条轮廓重建算法，旨在提高轮廓重建的精度和效率。通过提取控制点并利用像素分布特征，该算法在模拟和真实示例中显示出高精度和良好的平滑性，适用于医疗成像等领域。研究还探讨了图像分辨率和噪声对重建效果的影响，验证了算法的鲁棒性。
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关键证据
提出了一种基于图像轮廓的凹凸性特征的B样条轮廓重建算法。
该算法在模拟和真实示例中展示了高精度和良好的平滑性。
研究强调了图像分辨率对重建精度的影响。
拒绝原因
标题包含直播/预告/通知等关键词，属于非商业情报，不符合商业情报要求
真实性检查
否
AI评分总结
该研究提出了一种基于图像轮廓凹凸性特征的B样条轮廓重建算法，旨在提高轮廓重建的精度和效率。通过提取控制点并利用像素分布特征，该算法在模拟和真实示例中显示出高精度和良好的平滑性，适用于医疗成像等领域。研究还探讨了图像分辨率和噪声对重建效果的影响，验证了算法的鲁棒性。