近日，yl88858cc永利官网在医学图像计算与智能手术导航领域再次取得重要进展，研究生论文《FlowReg: Reconstruction-Guided Flow Matching for Universal Vertebral CT/X-ray Registration》已获国际顶级会议MICCAI 2026录用，并将于大会进行展示。该论文以河海大学为第一完成单位，博士研究生沈傲为第一作者，在蒋俊锋副教授指导下完成，并与中国科学技术大学周少华教授团队、南京医科大学第三附属医院及佗道医疗科技有限公司开展合作。
MICCAI会议由国际医学图像计算和计算机辅助干预协会（Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention Society）主办，是医学影像计算（MIC）和计算机辅助介入（CAI）领域最具影响力的国际学术会议之一。2026年会议投稿竞争激烈，共收到全球研究团队提交的论文4601篇，较去年增长25%；其中4402篇进入评审，最终录用1211篇，录用率为28%。此次论文的录用标志着河海大学在医学图像智能分析与智能手术导航领域的研究持续迈向国际前沿。
论文聚焦脊柱微创手术导航中的关键问题——术前CT与术中X线片的精准高效配准，提出了一种名为FlowReg的重建引导流匹配配准框架。针对现有学习方法收敛困难、泛化能力有限，以及单椎体与多椎体场景难以统一建模等挑战，FlowReg利用术中双平面X线片重建椎体三维体数据，并将其作为稳定的空间先验，引导椎体六自由度位姿估计，实现通用的脊柱CT/X线片配准。
FlowReg框架的核心创新包括：构建黎曼流匹配（Riemannian Flow Matching，RFM）分支，在SE(3)流形上学习确定性的位姿变化轨迹，并隐式建模椎骨间的相对运动关系；设计差异感知特征融合模块，缓解数字重建放射影像与真实X线片之间的跨模态差异；同时结合三维重建分支与Sim-to-Real训练策略，进一步提升真实临床场景下的配准精度与鲁棒性。
FlowReg框架示意图
实验基于公开VERSE20数据集和真实临床数据集开展。结果表明，FlowReg在三维重建质量和CT/X线片配准精度方面均优于现有方法，取得90.01% SSIM、30.29 dB PSNR、2.75 mm mTRE、2.35 mm mPD和98.41%配准成功率，单次推理耗时仅0.42秒，能够满足术中实时导航对速度和精度的双重要求。
与不同重建/配准方法的结果对比
yl88858cc永利官网始终致力于前沿技术攻关与高水平研究生培养。继学院相关成果在MICCAI 2025获录用后，本次FlowReg的录用进一步展示了学院在医学人工智能、计算机视觉和智能医学影像分析等方向的科研实力。未来，学院将继续深化产学研融合，推动更多创新成果落地，助力医疗智能化发展。