本发明公开了一种基于深度强化学习的3D/2D医学图像配准方法，先获取2D和3D医学图像并进行预处理，得到多分辨率的参考图像和浮动图像；然后搭建深度强化学习网络，对术前待配准3D图像做特定方向投影，得到不同变换参数的DRR图像，再计算每幅DRR图像与2D参考图像的相似性测度，最后选出相似性测度值最高的DRR图像，最后利用深度强化学习网络对选出的DRR图像进行图像配准。
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“基于深度强化学习的3D/2D医学图像配准方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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