xvr

5分钟训出患者专属2D/3D配准模型

开源 unknown 计算机视觉

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GitHub 星标 ★ 186

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 unknown

项目预览

项目数据

分类计算机视觉

开发团队eigenvivek

所属国家

官网地址https://xvr.csail.mit.edu

GitHubhttps://github.com/eigenvivek/xvr

定价模式unknown

价格说明定价信息待确认

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Python

技术栈/模型2d-3d-registration,camera-pose-estimation,differentiable-rendering,medical-imaging

GitHub 星标★ 186

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2024-10-15 00:00:00

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综合评分

收录时间2026-10-17

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项目介绍

xvr 是一个面向医学影像的 2D/3D 配准开源项目，论文发表于 Nature。它解决的核心问题是：传统患者特异性配准模型训练耗时长、流程复杂，难以在临床中快速部署。xvr 通过可微分渲染与相机位姿估计技术，把患者个体化的 2D/3D 配准模型训练压缩到约 5 分钟，大幅降低算力与时间成本。核心能力包括：基于 X 光/透视图像与术前 CT 或三维模型的快速对齐，支持患者特异性模型训练，利用可微分渲染实现端到端优化，并可用于手术导航、放疗摆位等需要实时空间对齐的场景。项目以 Python 实现，技术栈覆盖 2D/3D 配准、相机位姿估计、可微分渲染和医学影像处理，适合医学影像算法研究者与临床工程团队快速验证配准方案。