基于可微X射线渲染与双交叉视图约束的鲁棒且精确的多视角2D/3D图像配准
计算机视觉与模式识别
2025-06-30 v1 机器人学
摘要
鲁棒且准确的2D/3D配准——将术前模型与术中同一解剖结构的图像对齐——对于成功的介入性导航至关重要。为缓解单张术中图像视野受限的挑战，需要利用多张术中图像实现多视角2D/3D配准。本文提出了一种新颖的多视角2D/3D刚性配准方法，包含两个阶段。第一阶段设计了组合损失函数，纳入预测姿态与真实姿态之间的差异以及模拟图像与观察图像之间的不相似性（例如归一化交叉相关）；更重要的是，针对姿态损失和图像损失，引入额外的交叉视图训练损失项，以显式强制执行交叉视图约束。在第二阶段，对估计得到的姿态进行测试时优化，以细化粗糙阶段的估计姿态。我们的方法利用多视角投影姿态的相互约束来增强配准过程的鲁棒性。该方法在DeepFluoro数据集的六个标本上实现了平均目标注册误差（mTRE）为毫米，显示出优于当前最先进配准算法的卓越性能。
引用
@article{arxiv.2506.22191,
title = {Robust and Accurate Multi-view 2D/3D Image Registration with Differentiable X-ray Rendering and Dual Cross-view Constraints},
author = {Yuxin Cui and Rui Song and Yibin Li and Max Q. -H. Meng and Zhe Min},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.22191},
year = {2025}
}
备注
ICRA 2025