LGS：轻量级 4D 高斯溅写用于高效手术场景重建

3D 高斯溅写（3D-GS）技术及其动态场景建模变体 4D-GS 为动态手术场景的实时渲染提供了前景。然而，建模由大量高斯单元组成的动态场景的前提——高维高斯属性和高分辨率变形场——导致存储问题，阻碍资源受限手术设备的实时渲染。为克服这些限制，我们引入轻量级 4D 高斯溅写框架（LGS），以释放渲染和存储的效率瓶颈，用于动态内窥镜重建。具体而言，为最小化高斯数量的冗余，我们提出了基于衡量每个高斯对变形影响的变形感知修剪策略。同时，为减少高斯属性的冗余，我们通过修剪高斯属性的维度来简化非关键区域的纹理和光照表示。进一步，通过 4D 特征场浓缩解决高分辨率 4D 神经时空编码建模动态场景所导致的特征场冗余问题。在公开基准数据集上的实验表明，LGS 在压缩率超过 9 倍的同时，保持了令人满意的视觉质量和实时渲染效率。LGS 证明了在机器人手术服务中取得的重要进展。