目的胸主动脉腔内修复术(thoracic endovascular aortic repair,TEVAR)已经广泛应用于胸主动脉病变的治疗,成为传统主动脉开胸手术的可靠替代方案。然而,医生在术中看不到血管形态和位置,覆膜支架容易封堵主动脉重要分支而引发严重并发症。为了帮助医生导航支架,提出并实现了一种TEVAR术前CT血管造影(computed tomographic angiography,CTA)与术中X线图像的配准算法。方法首先,对影响CTA投影形状的参数高密度采样,利用采样获得的系列投影形变,分别对CTA全图和分割的CTA骨架进行数字影像重建(digitally reconstructed radiograph,DRR),将两者叠加起来,生成叠加DRR库;然后,以爬山优化,在叠加DRR库中寻找与X线图像归一化互信息最大的DRR图像,推算出投影形变,最终实现CTA与X线图像的配准。结果采用叠加DRR库的方法,配准了1例患者的术前CTA图像与一帧术中X线图像。与归一化互相关方法以及无骨架叠加的普通DRR库方法相比较,本方法获得了更为精确的配准结果。结论基于叠加DRR库的方法能有效配准术前CTA与术中X线图像。