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A Feature Preserved Mesh Subdivision Framework for Biomedical Mesh

机译:生物医学网格的特征保留网格细分框架

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摘要

As biomedical data in 3D space collected increasingly, there is a pressing need for efficient and accurate applications in the field of bioinformation analysis. For biomedical purpose, mesh subdivision techniques are commonly used to generate adaptive multi-resolution meshes for fast or accurate algorithms. However, current smoothing methods for each subdivision algorithm will moderate edge and vertex features from the original mesh. In this paper, we propose a feature preserved mesh subdivision framework, which generates a visually sensitive and a more precise result compared with commonly used subdivision methods, to preserve edge and vertex geometrical features of biomedical data.
机译:随着3D空间中生物医学数据的收集越来越多,迫切需要在生物信息分析领域进行高效,准确的应用。出于生物医学目的,网格细分技术通常用于为快速或精确算法生成自适应多分辨率网格。但是,当前用于每个细分算法的平滑方法将从原始网格中缓和边缘和顶点特征。在本文中,我们提出了一种特征保留的网格细分框架,与常用的细分方法相比,该框架可生成视觉敏感且更精确的结果,以保留生物医学数据的边缘和顶点几何特征。

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