Embodiments of the present invention provide systems and methods that can automatically provide an initial position for 2D to 3D image registration without relying on human perception of features shown in the 2D image. This is accomplished by pre-processing 3D data to obtain a 2D image generated by compositing portions of the 3D data volume used for registration purposes. A 2D image generated by many different composites of a 3D volume, or portions of a 3D volume, is generated from each of the different possible viewing directions. These composite images are then subjected to feature extraction processing to extract characteristic feature data of the alignment features shown in the image. Once feature extraction is performed for each image, real-time 2D images are processed by applying each of the extracted feature sets to the alignment as it is performed, which set is the registration feature in the 2D image. Try and identify the best fit. For example, when the generalized Hough transform is used for feature extraction, the R table is applied to the 2D image to obtain each accumulated image. The stored images are then ranked to identify which alignment features are shown in the 2D image and from which viewing direction. This gives the necessary information of which alignment features are shown in the 2D image, and also the in-plane placement and orientation. This information is then used as the initial position for the 2D to 3D registration procedure.本発明の実施形態は、２Ｄ画像に示される特徴についてヒトの認識に頼ることなく、２Ｄから３Ｄ画像位置合わせのための初期位置を自動的に提供し得るシステムおよび方法を提供する。これは、３Ｄデータを前処理して、位置合わせ目的に使用される３Ｄデータボリュームの部分の合成により生成した２Ｄ画像を得ることにより達成される。３Ｄボリュームの、または３Ｄボリュームの各部分の多くの異なる合成により生成した２Ｄ画像は、異なる可能な視野方向の各々から生成する。次いで、これらの合成画像は特徴抽出処理に供され、画像に示される位置合わせ特徴の特徴的特徴データを抽出する。一旦特徴抽出が各画像について行われると、位置合わせが行われる際にリアルタイムの２Ｄ画像が、抽出された特徴のセットの各々をそれに適用することにより処理され、どのセットが２Ｄ画像における位置合わせ特徴に最も適合するかを試用かつ同定する。例えば、一般化ハフ変換が特徴抽出に用いられた場合、Ｒテーブルが２Ｄ画像に適用され、各蓄積画像を得る。次いで、蓄積画像はランク付けされ、どの位置合わせ特徴が２Ｄ画像中に示され、どの視野方向から示されるかを同定する。これにより、どの位置合わせ特徴が２Ｄ画像中に示されているか、
