一种基于Radon域变换的2D/3D图像配准方法及系统

申请号：CN202411107517

申请日期：2024-08-13

公开号：CN119131100A

公开日期：2024-12-13

类型：发明专利

摘要

本发明公开了一种基于Radon域变换的2D/3D图像配准方法及系统，该配准方法包括两个关键组成部分：基于Radon域变换的前处理技术和神经网络模型预测。本发明在网络输入中加入了3D结构信息，对网络进行训练，从而解决了现有深度学习2D/3D图像配准方法通用性差的问题。同时，提出了基于Grangeat关系和Radon域变换的前处理方法，显著提升了深度学习2D/3D图像配准方法的鲁棒性和泛化能力。

技术关键词

CT体数据二维X射线图像图像配准方法深度神经网络模型光线投射算法深度学习预测图像配准系统索引像素关系坐标系更新模型参数子模块对象物理