血管微创介入手术因出血少、创伤小、术后恢复快等优点在日益增加的心脑血管疾病的治疗上得到了广泛的临床运用。图像导航系统对血管介入手术极其重要，它使手术过程更安全、更精确、更快速。但血管介入手术中使用血管造影（Digitalsubtraction angiography，简称DSA）进行定位造成了术中影像不直观、手术过程存在X射线辐射等问题。为解决上述问题，可将电磁跟踪（Electromagnetic tracking，简称EMT）技术应用到血管介入手术中用以定位和获取机器人导管的端部位置信息。对于使用电磁传感器来定位和追踪导管的血管介入手术图像导航系统，空间配准是一个需要解决的关键问题。本文在不使用外部标记物的情况下，研究了基于路径的配准算法，仅利用EMT采集的导管路径数据和从三维重建后的血管模型中提取出的中心线数据求取患者坐标系和图像坐标系之间的关联。阐述了运用电磁追踪进行空间配准的原理并建立了用于空间配准的数学模型，同时基于初始化转换矩阵的必要性，以血管硅胶模型为对象设计了初配准算法和在初配准的基础上进行的精配准算法。在经典ICP算法的基础上，针对初配准阶段路径相对中心线变形较大的特点，研究了通过选取特征点对对导管路径数据进行预处理和改变经典ICP算法搜索对应点的策略，设计了改进的ICP算法。研究了动态的精配准算法和最小化精配准阶段多参数的目标函数的方法。基于精配准算法实时性要求，建立了血管分支的选择机制和对应点对的计算方法，同时针对处于分叉点的路径点在选择中心线对应点过程中存在的模糊性现象，设计了提高计算路径对应点鲁棒性的方法。针对初配准产生的较大的误差，设计了路径弯角点的识别算法对转换参数进行补偿。为消除在不同血管分支中血管半径对导管路径和对应中心线间距离的影响，建立了引入半径参数的目标函数。针对该目标函数的参数存在部分耦合这一特性，研究了在对参数进行分离、转换的基础上运用黄金搜索法和改进的Powell算法对目标函数的极值进行求解的交替优化算法。阐述了基于图像引导的配准功能的实现方法以及用于配准实验的导管路径的模拟原理，研究了配准误差的计算方法。通过对6组模拟的导管路径数据进行实验和配准误差的计算，验证了整个配准算法的准确性、可行性。最终，算法的配准误差在2.6毫米左右。