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1. 序言MEDGS 利用 VeGaS（Gaussian Splatting 的时空变体）在短轴 MRI 切片上进行层间插值，构成了一个合理的基线方法。本文梳理 VeGaS 与 MedGS 的核心思想与关键差异，并提出若干改进方向。 2. 相关工作2.1 VeGaS：时空体积中的 Folded Gaussian普通 3DGS 将三维空间 $(x, y, z)$ 中的场景表示为高斯体素；VeGaS

这是一个非常棒的研究切入点！心脏 MRI 重建（Cardiac MRI Reconstruction）一直是 MICCAI（医学影像顶会）的热门赛道。 你目前的做法是“利用 VEGAS（Gaussian Splatting 的变体）做短轴（SAX）切片的 Z 轴插值/超分”。这算是一个不错的 Baseline。 为了发一篇高质量的论文，单纯的插值确实不够，引入“长轴（LAX）监督”和“扩

1. 核心思路：把“时间”变成“空间” (Time as Depth)普通的 3DGS 是把 $x, y, z$ 三维空间里的物体变成高斯球。而 VeGaS 处理的是一段 2D 视频。视频本来是 $(x, y)$ 的图像随时间 $t$ 变化。 VeGaS 做了一个很有趣的转换： 它把视频看作一个 3D 空间-时间体积 (Space-Time Volume)。 X 轴 & Y 轴：还是图像

3D Gaussian Splatting (3DGS) 是近年来计算机图形学和计算机视觉领域的一项突破性技术。它结合了显式几何表示（点云/粒子）和体积渲染的优点，实现了实时的渲染速度和照片级的重建质量。 下面我将分两部分为你详细拆解：3DGS的训练与渲染流程，以及3D重建的深层意义。 第一部分：3DGS 的技术原理简单来说，3DGS 不使用网格（Mesh）或神经网络（如 NeRF 中

荒废了好久的博客，最近才开始重新写。

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