为了解决目前基于CT影像的肺部肿瘤穿刺消融手术的定位精度低、无法补偿患者术中肺部呼吸运动,以及引入光学定位相机带来的成本增加和定位提升效果不明显的问题,提出了基于术前CT影像和术中动态X光影像三维二维配准的肿瘤定位方法。该方法是对传统基于CT影像定位方法的一个改进,在CT影像获得肺肿瘤的精确定位信息之后,通过CT与X光的配准计算出肺肿瘤的术中三维和二维位置信息。该方法主要包括采用三维二维配准的方法对患者术前拍摄的CT影像和术中拍摄的X光影像进行整体对齐;然后通过呼吸相位判别,实现CT影像到X光影像的肺癌数据融合,完成初始帧X光影像的肺肿瘤静态定位;最后基于肿瘤区域的三维二维配准技术,实现后续帧X光影像的肺肿瘤动态定位。根据肺部肿瘤穿刺消融手术的实际需求,本文在完成各部分算法的同时,进行了相应的算法改进。针对目前没有相关的用于肺部穿刺手术的三维二维配准工作的现状,本文参考其他手术应用的三维二维配准工作,提出采用4D CT数据和实际患者影像数据进行本文工作的算法测试和实验效果验证,并且研究了适用于肺部图像的三维二维配准算法组件,实现了在呼吸运动下肺部图像整体和局部的三维二维配准。针对目前三维二维配准整体耗时较长的问题,本文改进了配准组件数字重建影像算法,实现了 50帧每秒的高分辨率数字重建影像渲染速率,相比于传统算法提升了 200倍。本文在肺部图像整体配准工作中实现了最快4秒的整体轮廓对齐和最快12秒的脊柱对齐,在肺部肿瘤的动态配准定位工作中实现了平均时间为0.87秒、平均误差为1.41mm的实时定位,达到了相应手术的时间和精度需求;针对目前术中患者呼吸运动分析需要昂贵的光学定位设备和外部标记物的问题,本文提出基于相似性度量的呼吸相位判别方法,可以快速精准地匹配术前CT影像和术中X光影像。