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入驻微信小程序多少钱_微商城系统开发_seo搜索是什么_巨量引擎

时间:2025/7/11 15:46:27来源:https://blog.csdn.net/qq_45152711/article/details/143357703 浏览次数:0次
入驻微信小程序多少钱_微商城系统开发_seo搜索是什么_巨量引擎

算法:DRR与目标X射线的姿势参数恢复算法

输入

  • 目标X射线图像 X target X_{\text{target}} Xtarget:我们希望恢复其姿势参数的二维影像
  • 三维CT/CBCT数据 V CT V_{\text{CT}} VCT:用于生成DRR的体积数据
  • 损失函数 L L L:归一化负互相关(NCC)作为相似性度量
  • 初始化随机姿势参数 θ init \theta_{\text{init}} θinit:包含旋转和平移的初始参数

输出

  • 恢复的姿势参数 θ final \theta_{\text{final}} θfinal:最小化损失后更新的姿势参数

步骤:
  1. 获取目标X射线图像

    • 加载并预处理目标图像 X target X_{\text{target}} Xtarget。这是优化中的基准图像,用于计算相似性。
  2. 初始化DRR姿势参数

    • 使用随机初始化的姿势参数 θ init \theta_{\text{init}} θinit 来设定DRR的初始姿势。
    • 设定初始损失阈值 ϵ \epsilon ϵ 和最大迭代次数 N max N_{\text{max}} Nmax
  3. 优化循环
    For i = 1 i=1 i=1 to N max N_{\text{max}} Nmaxdo

    a. DRR生成

    • 根据当前姿势参数 θ i \theta_i θi 将三维体积数据 V CT V_{\text{CT}} VCT 投影生成 DRR 图像 X DRR ( θ i ) X_{\text{DRR}}(\theta_i) XDRR(θi)

    b. 计算相似性损失

    • 计算 X DRR ( θ i ) X_{\text{DRR}}(\theta_i) XDRR(θi) X target X_{\text{target}} Xtarget 的归一化负互相关(NCC)损失:
      L = − NCC ( X DRR ( θ i ) , X target ) L = - \text{NCC}(X_{\text{DRR}}(\theta_i), X_{\text{target}}) L=NCC(XDRR(θi),Xtarget)

    c. 损失反向传播与参数更新

    • 通过反向传播将损失 L L L 传递到姿势参数 θ i \theta_i θi,计算梯度 ∇ θ L \nabla_{\theta}L θL
    • 使用优化方法(如梯度下降或Adam)更新姿势参数:
      θ i + 1 = θ i − α ∇ θ L \theta_{i+1} = \theta_i - \alpha \nabla_{\theta}L θi+1=θiαθL
      其中, α \alpha α 为学习率。

    d. 检查收敛条件

    • 若损失 L L L 小于预设阈值 ϵ \epsilon ϵ 或满足其他收敛条件,则停止循环,输出当前姿势参数 θ i \theta_i θi 作为 θ final \theta_{\text{final}} θfinal
  4. 输出结果

    • 返回恢复的最终姿势参数 θ final \theta_{\text{final}} θfinal

算法终止条件

  • 损失 L ≤ ϵ L \leq \epsilon Lϵ
  • 迭代次数达到上限 N max N_{\text{max}} Nmax

备注

  • 本算法使用归一化负互相关(NCC)来度量相似性,适合图像亮度差异较大的情况。
  • 参数调整如学习率 α \alpha α 和最大迭代次数 N max N_{\text{max}} Nmax 可能需要根据实际数据进行优化。
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