2D/3D医学图像配准是骨科手术三维实时导航中的一项关键技术，然而传统的基于优化迭代的2D/3D配准方法需要经过多次迭代计算，无法满足医生在手术过程中对于实时配准的要求。针对该问题，提出一种基于自编码器的姿态回归网络来通过隐空间解码捕获几何姿态信息，从而快速地回归出术中X射线图像对应的术前脊椎位置的3D姿态，并经过重新投影生成最终的配准图像。通过引入新的损失函数，以“粗细”结合配准的方式对模型进行约束，保证了姿态回归的精确度。在CTSpine1K脊椎数据集中抽取100组CT扫描图像进行10折交叉验证，实验结果表明：所提出的模型所生成的配准结果图像与X射线图像的平均绝对误差（MAE）为0.04，平均目标配准误差（mTRE）为1.16 mm，单帧耗时1.7 s。与基于传统优化的方法相比，该模型配准时间大幅缩短。相较于基于学习的方法，该模型在快速配准的同时，保证了较高的配准精度。可见，所提模型可以满足术中实时高精配准的要求。
