摘要
本发明公开了一种针对目标区域的CT和X‑Ray的2‑3D图像配准算法,包括以下步骤:步骤S1:拍摄术前CT图像数据,分割目标区域附近的刚性结构,CT预处理图像;步骤S2:拍摄病人相对应部位的c‑arm不同角度的X‑ray图像,同时获取c‑arm内参,预处理图像;步骤S3:基于CT上分割出的多个刚性结构来配准X‑ray上的刚性结构,输出多个刚性配准参数;步骤S4:医生在CT上标注出目标区域,基于多个刚性配准参数、X‑ray、CT图像构建模型,并基于构建的模型预测术中目标区域在c‑arm坐标系下的位置。本发明能够提高配准效率,提高配准精度;加速迭代收敛速度,并提升算法适用场景。
技术关键词
图像配准算法
深度学习模型
参数
坐标系
插值模型
相机标定
手术器械
变量
放射源
检测板
噪声
数据
线性
物体
场景
组织
患者