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基于机器学习和几何变换的实时2D/3D脊椎配准  
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【英文篇名】 Real-time 2D/3D Registration of Vertebra via Machine Learning and Geometric Transformation
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【作者】 陈智强; 王作伟; 方龙伟; 菅凤增; 吴毅红; 李硕; 何晖光;
【英文作者】 CHEN Zhi-Qiang; WANG Zuo-Wei; FANG Long-Wei; JIAN Feng-Zeng; WU Yi-Hong; LI Shuo; HE Hui-Guang; Research Center for Brain-inspired Intelligence; Institute of Automation; Chinese Academy of Sciences; University of Chinese Academy of Sciences; Department of Neurosurgery; Beijing Hospital; Xuanwu Hospital Captial Medical University; National Laboratory of Pattern Recognition; University of Western Ontario; Center for Excellence in Brain Scienc...;
【作者单位】 中国科学院自动化研究所类脑智能研究中心; 中国科学院大学; 北京医院神经外科; 首都医科大学宣武医院神经外科; 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室; 加拿大西安大略大学; 中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心;
【文献出处】 自动化学报 , Acta Automatica Sinica, 编辑部邮箱 2018年 07期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 2D/3D配准; 机器学习; 几何变换; 统计形状模型; 实时;
【英文关键词】 2D/3D registration; machine learning; geometry translation; statistical shape model; real-time;
【摘要】 在图像引导的脊柱手术中,实时高效的2D/3D配准是一项重要且具有挑战性的任务.通常的2D/3D配准一般是将三维图像投影到二维平面,然后进行2D/2D的配准.由于投影空间涉及到3个平移以及3个旋转参数,其投影空间的复杂度为O(n6),使得配准很难兼具高准确性和高实时性.本文提出了一个结合机器学习与几何变换的2D/3D配准方法,首先,使用统计形状模型对目标脊椎进行建模,并构建了一种新的投影方式,使得6个投影参数中的4个可以使用几何的方法计算出来;接下来利用回归学习的方法学习目标脊椎的形状与投影参数之间的关系;最终,结合学到的关系和几何变换完成配准.本方法的两个姿态参数的平均预测误差为0.84?和0.81?,平均目标配准误差(Mean target registration error,m TRE)为0.87 mm,平均配准时间为0.9 s.实验结果表明本方法具有很好的实时性和准确性.
【英文摘要】 In spine operations, an effective 2 D/3 D registration is of great importance yet a challenging task. Traditional2 D/3 D registration approach projects 3 D data to a 2 D plan then conducts a 2 D/2 D registration. It is difficult to obtain both high accuracy and good real-time performance, because the projection space has 3 translation and 3 rotation degrees of freedom and its complexity O(n6). In this paper we propose a method which combines machine learning strategy with geometric transformation. We build ...
【基金】 国家高技术研究发展计划(863计划)(2013AA013803); 中国自然科学基金(91520202); 中国科学院青年创新促进会资助~~
【更新日期】 2018-08-13
【分类号】 TP181;TP391.41
【正文快照】 引用格式陈智强,王作伟,方龙伟,菅凤增,吴毅红,李硕,何晖光.基于机器学习和几何变换的实时2D/3D脊椎配准.自动化学报,2018,44(7):1183-1194Real-time 2D/3D Registration of Vertebra via Machine Learning andGeometric TransformationCHEN Zhi-Qiang1,2WANG Zuo-Wei3,4FANG L

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