基于深度学习的点云配准用于增强现实引导手术

点云配准利用空间变换对齐三维点云。这是计算机视觉中的一项重要任务，在增强现实（AR）和医学成像等领域有应用。本工作探索了两个研究趋势的交汇：将AR集成到图像引导手术中，以及使用深度学习进行点云配准。主要目标是评估在增强现实引导手术中应用基于深度学习的点云配准方法进行图像到患者配准的可行性。我们创建了一个数据集，包含来自医学成像的点云以及使用流行AR设备HoloLens 2捕获的对应点云。我们评估了三个成熟的深度学习模型在配准这些数据对上的表现。虽然我们发现一些深度学习方法显示出潜力，但我们表明，在我们具有挑战性的数据集上，传统的配准流程仍然优于它们。