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基于自解码器与神经ODE的主动脉解剖结构可变形配准及生成模型研究

本文推荐一项针对血管几何形态分析中非刚性配准难题的创新研究。为解决传统方法在效率、可扩展性及泛化能力方面的局限，研究者提出AD-SVFD（Auto-Decoder Stationary Vector Field Diffeomorphism）深度学习框架。该模型通过神经常微分方程（Neural ODEs）构建微分同胚映射 ...