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摘要
神经导航中基于面匹配的空间配准方法通过对齐图像空间和患者空间的人脸点云来计算空间的对应关系，但因时空差异，两类人脸点云之间可能会存在形变差异，从而导致配准精度劣化。针对这一问题，本团队提出了一种基于自适应阈值的配准方法。对于图像空间和患者空间下的人脸点云，首先使用基于体素的方法对两人脸点云进行降采样，然后使用采样一致初始配准算法进行粗配准，以提供良好的初值，最后通过迭代最近点算法进行精配准，同时使用一个自动计算的距离阈值来去除由局部形变产生的误匹配点对。在一个可设置局部形变的头部模型上进行了实验，结果表明本文方法可以降低人脸局部形变对配准精度的影响，使基于面匹配的空间配准方法更好地应用于神经导航。
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