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摘要：行进立方体是3D重建的最广泛使用的等曲面算法。在案例研究中，本文使用了来自大脑图像的MRI的医学数据，尤其是在call体（CC）部分中，以及来自Stagbeetle数据集的音量数据。选择此案例研究以突出3D图像可视化的临床重要性。这项研究可以通过显示固体解剖形状和位置来帮助，这可以指导脑损伤的位置，而小于1 mm的较小误差；因此，它可以支持和最大程度地减少脑外科手术的风险。案例研究是称为call体的大脑的一部分，通常用作脑部手术的参考。对于输入数据，本文使用深度学习方法使用2D分割来获得CC段。本文使用120名患者，培训80％，在国家医院进行测试20％。本文发现了11个矢状切片，其中包含每位患者的166个切片中的call体。这项工作提出了一种改进的MC算法，为现有规则增加了20个新规则，加强了Voxel代表的规则，并将原始的Martinging Cubes算法的15条规则增加到35。因此，3D重建模型覆盖了大孔，使其在很大程度上固体。拟议的3D可视化实现了来自国家医院的数据集的零开放边缘。结果表明，应用改进的行进立方体算法产生了一个3D表示，其结果更好，更健壮，这证明了存在更多的顶点和三角形以及不存在开放边缘的情况。高级游行立方体是拆除开放边缘的好方法。
改进行进立方体算法的修改规则代表3D
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