71、3D足部点云解剖标志定位与医保欺诈检测研究

3D足部点云解剖标志定位与医保欺诈检测研究

1 3D足部点云解剖标志定位

1.1 实现细节

该方法使用C++语言，借助libigl和Eigen库提供的函数实现。实验在配备四核英特尔酷睿i5 CPU（2.3 GHz）和8 GB内存的计算机上进行。实验参数设置如下：
- 节点数设为500。
- 每个顶点受10个最近节点的影响。
- 目标函数中的α设为2000。

1.2 数据库与数据预处理

数据库包含1511个真实世界的3D扫描足部网格模型，每个模型有21个由医学专家标记的真实解剖标志点。足部模型形状多样，例如有的扫描时穿着袜子，有的包含额外的腿部区域，还有的因扫描失误只包含足部底部。不过，这些特殊情况在数据库中占比极小。

随机选取约20%的数据库数据（211个足部模型）作为测试数据集。原始足部模型约有50000个顶点（包含重复元素），为提高效率，使用Meshlab将每个模型的网格精简至5000个顶点。选取一个原始有34395个顶点的足部模型作为源模型，因其形状更具普遍性。

1.3 误差度量

为衡量标志点预测的性能，计算目标标志点和预测标志点之间平方范数的平均值，公式如下：
[
Err_{avg} = \frac{1}{n} \sum_{i} |L_{pi} - L_{ti}|^2
]
其中，$L_{pi}$和$L_{ti}$分别是第i个预测标志点和目标标志点。

1.4 与以往方法的比较

• 源模型处理 ：使用Meshlab将源足部模型处理成不同分辨率，选取包