Page 89 - 鼻整形技术研究

第三章 整形外科材料应用

除基础 U-Net 常被用于缺损修复的学习模型外，U-Net 的优化框架结构也有较
广泛的应用，如 V-Net 的深度卷积网络模型、应用卷积神经网络的多尺度级联架构
（Multi-scale cascade architecture）、U-Net6（V-Net29）等。上述网络模型直接处理三
维模型样本，而无需将样本进行降维等预处理，因此针对三维样本的计算量要更大。

颅骨缺损修复的自动化方法开发也趋于向机器学习模型与便于使用的软件或网络平台
进行融合。
Li 等利用深度学习算法，改进并建立了一个快速和全自动的颅骨植入物设计系统，
该系统被搭载于基于云的、自由访问的在线平台 Studierfenster 上。该操作平台可以直

接处理通过临床获得的高维成像数据，同时算法与平台整合也便于用户直接使用浏览
器进行访问和操作。尽管计算机图形学与人工智能对法医学、颅面外科学、考古学工
作者颇有难度，但随着网络模型与交互平台的不断融合，以神经网络等人工智能模型
为内核的边界操作系统会不断涌现。

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