本研究提出了一种新颖的神经场框架，旨在解决医学成像中可视化非平面稀疏解剖结构的难题。该方法结合扭曲正则化策略与几何和强度损失，显著提高了展平的灵活性和准确性，具有重要的应用潜力。

本文提出了一种新颖的语义图注意力网络，结合自注意力和图卷积，处理人体姿势估计中的全局上下文和局部结构。通过设计身体部分解码器和引入几何损失，增强了模型对空间关系的理解和预测准确性。实验结果表明，该方法在姿势估计上优于现有技术，具有较高的有效性和准确性。