医学图像分割点三维空间构建最小内存数据结构

对于医学图像分割出来的点进行三维空间构建，可以使用以下数据结构来储存，并且占用最小的内存：\n\n1. 稀疏矩阵（Sparse Matrix）：稀疏矩阵是一种专门用于存储大部分元素为零的矩阵的数据结构。在医学图像分割中，往往只有一小部分点被分割出来，其他点都是背景，因此可以使用稀疏矩阵来储存分割出来的点的坐标信息，只储存非零元素的坐标和对应的值，从而节省内存空间。\n\n2. 网格数据结构（Grid Data Structure）：网格数据结构将三维空间划分为规则的网格单元，每个单元可以表示一个点或者一块区域。在医学图像分割中，可以将图像分割出来的点映射到网格单元中，只储存非空的网格单元的信息，从而节省内存空间。\n\n3. 八叉树（Octree）：八叉树是一种多叉树结构，将三维空间递归地划分为八个子空间。在医学图像分割中，可以使用八叉树来储存分割出来的点的坐标信息，只储存非空的叶子节点，从而节省内存空间。\n\n这些数据结构在储存医学图像分割点时，可以根据具体的需求和数据特点选择合适的结构，从而在占用最小的内存空间的前提下，保证数据的完整性和有效性。