基于神经场的多视角一致性伤口分割
计算机视觉与模式识别
2026-01-26 v1
摘要
伤口护理因全球范围内不断出现的经济和物流负担，面临着诸多挑战。近些年来，医疗专业人员一直在寻求计算机视觉和机器学习算法的支持。特别是伤口分割因能够为专业人员提供快速、自动化的组织评估而受到关注。一些方法已将分割扩展到3D，从而实现更完整、更精确的愈合进度跟踪。然而，从2D图像推断多视角一致的3D结构仍然是一个挑战。本文评估了WoundNeRF，这是一种基于NeRF SDF的方法，用于从自动生成的注释中估计稳健的伤口分割。我们展示了这一范式在恢复准确分割方面的潜力，并将其与最先进的Vision Transformer网络和传统光栅化算法进行了比较。该代码将公开，以便进一步开发这一前景广阔的范式。
引用
@article{arxiv.2601.16487,
title = {Multi-View Consistent Wound Segmentation With Neural Fields},
author = {Remi Chierchia and Léo Lebrat and David Ahmedt-Aristizabal and Yulia Arzhaeva and Olivier Salvado and Clinton Fookes and Rodrigo Santa Cruz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.16487},
year = {2026}
}