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通过形变重建和跨对象一致性目标进行自监督的地标学习
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于注册模型的自我监督方法，用于提取具有统计形状模型和点分布模型基础的关键点。该方法能够更准确地建立解剖上一致的预测关键点，并在骨关节炎进展预测任务中取得比现有方法更好的效果。
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关键要点
- 提出了一种基于注册模型的自我监督方法。
- 该方法用于提取具有统计形状模型（SSM）和点分布模型（PDM）基础的关键点。
- 能够更准确地建立解剖上一致的预测关键点。
- 在骨关节炎进展预测任务中取得比现有方法更好的效果。
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