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本文提出了肝脏的术前CT和术中超声图像的配准算法框架，首先通过在CT和超声图像中选取血管分叉点进行基准点配准来得到初始的配准结果；然后用一个优化后的贝叶斯滤波器来去除超声图像中的噪声，同时建立基于超声物理学的模型用于从CT图像中仿真得到超声的反射和衰减等特性，超声仿真是为了增加超声和CT图像的相似性，通过超声仿真，组织边界由于反射特性得到增强，同时去除了骨组织；最后，本文提出了新的相似性测度用于配准从CT图像得到的仿真图像和实时的超声图像。我们开发了一个基于超声引导的手术导航系统,使能准确地配准术中的超声图像和术前的CT图像。通过选取基准点和目标点，我们建立了金标准，配准的结果将与金标准比较。包括5个肝脏疾病患者的临床试验用于评价本文的算法，结果表明配准的FRE和TRE分别为3.81±1.16mm,4.13±1.27mm。