【摘 要】
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为提高现有配准算法精度和配准效率，提出了一种基于点云特征向量提取的点云配准算法。该算法利用点曲率和邻域内点数量作为综合判据筛选特征点，然后对特征点进行主成分分析提取特征向量，利用特征向量变换关系求解待配准点云之间的变换矩阵实现粗配准，精配准阶段创建点云k维二叉树，通过k维二叉树最近邻搜索来提高ICP算法精配准效率。为验证算法的有效性，将本文算法与多种配准算法在公开数据集Bunny和Horse以及实
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为提高现有配准算法精度和配准效率，提出了一种基于点云特征向量提取的点云配准算法。该算法利用点曲率和邻域内点数量作为综合判据筛选特征点，然后对特征点进行主成分分析提取特征向量，利用特征向量变换关系求解待配准点云之间的变换矩阵实现粗配准，精配准阶段创建点云k维二叉树，通过k维二叉树最近邻搜索来提高ICP算法精配准效率。为验证算法的有效性，将本文算法与多种配准算法在公开数据集Bunny和Horse以及实测环境点云数据进行配准实验对比分析，实验结果表明，计算时间相较于ICP算法减少60%,所提算法具有良好的精度和配准效率。
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目的 探究基于AI的头颈CTA在诊断颅内动脉瘤中的应用价值。方法 回顾性收集右江民族医学院附属医院2021年5月至2022年5月共96例疑似颅内动脉瘤患者的临床资料。分别通过AI后处理技术（AI组）与人工后处理技术（手动组）分析CTA数据，并记录两组后处理时间以及颅内动脉瘤的检出和径线测量结果。以DSA为金标准，计算两组诊断颅内动脉瘤的敏感度和准确率，并分别与DSA动脉瘤测量结果进行比对。结果 9
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