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：
-
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。
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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。
-
优化循环：
For i = 1 i=1 i=1 to N max N_{\text{max}} Nmax，do：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) 与 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=θi−α∇θL
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。
-
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 L≤ϵ
- 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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