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A Unified Framework for 2D-3D and 3D-3D Image Registration2D-3Dおよび3D-3D画像レジストレーションのための統一フレームワーク

This project presents a unified computational framework designed to handle two fundamentally different but related image registration problems: the alignment of a 3D model to a 2D image (2D-3D registration) and the alignment of two 3D volumetric datasets (3D-3D registration). Image registration is a foundational operation in medical image analysis, underpinning applications ranging from intraoperative surgical navigation and implant positioning to the analysis of molecular structures in electron microscopy. The development of a single, cohesive framework that can address both registration types is motivated by the observation that many of the core computational components — such as the optimization strategy, the rendering pipeline, and the similarity metric — can be shared or adapted across both tasks.

本研究は、三次元モデルを二次元画像に位置合わせする2D-3Dレジストレーションと、二つの三次元ボリュームデータセットを位置合わせする3D-3Dレジストレーションという、根本的に異なるが関連する二つの画像レジストレーション問題を統合的に扱う計算フレームワークを提示します。画像レジストレーションは医用画像解析の基盤的操作であり、術中外科ナビゲーション・インプラント位置決めから電子顕微鏡での分子構造解析まで幅広い応用を支えています。最適化戦略・レンダリングパイプライン・類似度指標などの中核的な計算コンポーネントが両タスク間で共有・適応できるという観察が、統一フレームワーク開発の動機となっています。