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姿态相关权值和域随机化用于全自动x线到CT配准( Pose-dependent weights and Domain Randomization for fully automatic X-ray to CT Registration )
M Grimm J Esteban M Unberath N Navab
全自动X射线到CT配准需要一个坚实的初始化，以在现有基于强度的配准的捕获范围内提供初始对准。这项工作通过提供一种新颖的自动初始化来满足这一需求，它能够实现端到端的注册。首先，对神经网络进行一次训练，以检测模拟X射线上的一组解剖标志。提出了一种域随机化方案，使网络克服了单纯根据模拟数据进行训练的挑战，并在真实X射线上进行推理。然后，对于每个患者CT，使用全自动的患者特定地标提取方案。它是基于对先前训练过的网络在一组模拟X射线上的预测进行反投影和聚类。接下来，网络被重新训练以检测新的地标。最后，将网络和三维地标位置相结合，采用透视N点算法进行初始化。在位姿的计算过程中，引入了加权方案，将网络对地标检测的置信度纳入其中。在骨盆上使用真实和模拟的X射线对算法进行了评估。模拟X射线的平均(±标准差）目标配准误差为4.1±4.3毫米，成功率为92%；真实X射线的平均(±标准差）目标配准误差为4.2±3.9毫米，成功率为86.8%。
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