论文提出一种患者无关的合成预训练框架，用多份CT生成数字重建X射线图像，学习可迁移的姿态表征，再以目标患者少量投影进行适配。方法结合无分割域随机化、球面相似度学习和可微Levenberg–Marquardt优化，旨在降低每位患者从头训练的成本，同时保持术中2D/3D配准精度。
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