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一种基于循环生成对抗网络的多序列磁共振图像配准方法，包括以下步骤：1)对输入的序列1和序列2的磁共振原始图像，用CycleGAN进行训练，输出序列1和序列2的磁共振生成图像；2)对同序列的生成图像和原始图像进行单模态配准，计算变换矩阵及同序列两图之间的相似性度量；3)比较两个序列的相似性度量，选择对应策略，输出最终变换矩阵；4)使用最终变换矩阵对浮动图进行变换，获得最终的结果图。本发明对已配准样本的依赖较小，网络可训练性较高，抗干扰能力较强，配准精度较高。

本发明涉及一种基于RGBD输入和柔性配准口腔数字化系统，属于口腔医疗数字化技术领域。采用RGBD图像作为输入，使用基于表面细节迁移技术的非刚性场景重建算法，在重建人的口腔中的刚性部分、非刚性以及半刚性部分的同时重建出表面的albedo纹理。本发明技术方案的进一步改进为：过程中首先将纹理信息或纹理信息提取出的高维特征赋给点云，然后针对点云进行分割处理提取出感兴趣区域；在点云配准部分，根据不同部分的实际物理属性，求解算法在不同部分赋予不同的平滑约束系数。本发明主要是充分利用输入的纹理和深度信息，在提高建模精度和纹理真实度的同时，降低扫描重建时间，提升使用舒适度和便捷度。

本发明提供一种断骨模型粗配准方法、系统及断骨模型配准方法，包括：对骨折骨骼的CT图像进行重构得到一组断骨模型；对应提取各断骨模型上的点云数据，将各断骨模型分别转换为对应的断骨点云模型；对应计算各断骨点云模型与样本骨点云模型之间的旋转矩阵和位移矩阵；将各断骨点云模型分别依据其各自对应的旋转矩阵和位移矩阵进行位移旋转，得到各断骨点云模型经位移旋转后的断骨点云模型，粗配准完成。本发明用于实现无法提供轴线的断骨模型的配准，用于实现一分多的断骨模型的配准，继而有助于提高配准的精度。