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申请/专利权人：上海联影医疗科技股份有限公司
摘要：本发明提供一种2D‑3D医学图像配准方法、装置及可读存储介质，包括：根据3D体数据的当前位姿，生成所述3D体数据的投影图像；将投影图像和术中2D图像输入训练好的神经网络模型，输出多自由度动作值；判断当前是否满足迭代停止条件，若是，则停止迭代，若否，则基于所述多自由度动作值计算一个4×4变换矩阵，利用4×4变换矩阵更新3D体数据的位姿，并生成更新后的3D体数据的投影图像，以及将再次生成的所述投影图像和所述2D图像输入所述神经网络模型，以更新所述多自由度动作值，直至所述多自由度动作值满足迭代停止条件。即，通过输出的多自由度动作值直接判断是否停止迭代，使用较少步数迭代即可得到2D‑3D自动配准结果，配准精确高。
主权项：1.一种2D-3D医学图像配准方法，其特征在于，包括：在3D体数据与术中2D图像未对齐的情况下，根据所述3D体数据的当前位姿，生成所述3D体数据的投影图像；所述投影图像与所述术中2D图像相同视野方向和相同视野范围；所述投影图像为2D图像；将所述投影图像和所述术中2D图像输入训练好的神经网络模型，输出多自由度动作值；判断当前是否满足迭代停止条件，若是，则停止迭代，若否，则基于所述多自由度动作值计算一个4×4变换矩阵，利用所述4×4变换矩阵更新所述3D体数据的位姿，并生成更新后的所述3D体数据的投影图像，以及将再次生成的所述投影图像和所述2D图像输入所述神经网络模型，以更新所述多自由度动作值，直至满足迭代停止条件，所述迭代停止条件包括：所述多自由度动作值均小于预设阈值；其中，所述神经网络模型利用第一神经网络和第二神经网络训练得到；所述第一神经网络的输入为当前状态St，所述当前状态包括样本2D图像和对应的3D体数据的投影图像，所述第一神经网络的输出为六自由度动作值at＝{tx,ty,tz,θx,θy,θz}，所述第二神经网络的输入为所述当前状态St和所述六自由度动作值at，输出为评估所述六自由度动作值at的奖励值rSt，at。
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权利要求：
百度查询： 上海联影医疗科技股份有限公司 2D-3D医学图像配准方法、装置及可读存储介质
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