[发明专利]一种基于深度学习的胸部CT与X光实时配准算法在审
| 申请号： | 202111167612.6 | 申请日： | 2021-10-07 |
| 公开（公告）号： | CN113870331A | 公开（公告）日： | 2021-12-31 |
| 发明（设计）人： | 王越;焦艳梅;熊蓉;其他发明人请求不公开姓名 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06T7/33 | 分类号： | G06T7/33;G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州中成专利事务所有限公司 33212 | 代理人： | 李亦慈;唐银益 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的胸部CT与X光实时配准算法，用于实现准确快速的初始化配准。本发明利用手术中基本不受呼吸作用影响的脊椎中心作为解剖特征点，借由特征点匹配辅助完成CT与X光的配准。为了适配脊椎中心点在空间共面的特点，本发明以C形臂扫描的常规姿态为先验，将6自由度位姿估计问题转化为4自由度位姿估计，所需特征点匹配数量更少，针对手术中不可避免的特征点定位错误的问题，本发明提供了一种具有错误感知的鲁棒位姿融合方法，输入根据特征匹配计算出的候选位姿，可以同时估计并且抑制错误的特征点，然后融合正确的候选位姿，从而实现鲁棒的初始化配准，提升胸外科手术中病灶定位的准确率和效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 胸部 ct 实时 算法 | ||
【主权项】：
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