ICML 2026 워크샵에 발표된 논문으로, 해부학적 메쉬 세분화를 위한 경량화된 동등 네트워크를 소개합니다.
이 논문은 ICML 2026 워크샵에서 발표되며, 해부학적 메쉬 세분화를 위한 동등한 메쉬 네트워크(EAMS)를 소개합니다. 기존의 메쉬 및 포인트 클라우드 방법들은 임의의 환자 자세와 메쉬 해상도 변화에 대해 강건하지 않았습니다. EAMS는 2M 미만의 파라미터로 다양한 감독 유형에 대해 견고한 성능을 발휘하며, 경쟁력 있는 결과를 도출합니다.
A paper presented at ICML 2026 workshops introducing a lightweight equivariant network for anatomical mesh segmentation.
This paper, presented at the ICML 2026 workshops, introduces the Equivariant Anatomical Mesh Segmentor (EAMS) for anatomical mesh segmentation. Existing mesh and point cloud methods lack robustness to variations in patient pose and mesh resolution. EAMS demonstrates competitive results with less than 2M parameters, showing stability under geometric perturbations and effectively balancing accuracy and robustness across different supervision types.