Razvojem robotike i sve većom integracijom robotskih rješenja u svim ljudskim djelatnostima, neizbježno je širenje njihove primjene u raznim područjima medicine. Visoka razina ponovljivosti i preciznosti pruža priliku povećati sigurnost procesa koji se i dalje obavljaju ručno. Eliminacijom repetitivnih postupaka njihovom automatizacijom može se povećati efikasnost procesa. U kirurškim zahvatima, koji su iznimno vremenski ograničeni, uvođenje bržih i standardiziranih automatiziranih procesa je od velike koristi. Jedan od problema automatizacije kirurških zahvata je pronalaženje markera potrebnog za povezivanje koordinata koordinatnih sustava slike sa fizičkim prostorom. Registracija pacijenta neizostavan je korak u neurokirurškim računalom potpomognutim zahvatima poput slikom navođene radijacijske terapije, radiokirurgije, minimalno invazivne terapije, endoskopije i intervencijske radiologije. Osim skraćivanja vremena ciklusa zahvata, prednost je lakše i bolje navođenje tokom intervencije koji vode smanjenoj invazivnosti i povećanoj točnosti. Registracijom pacijenta moguće je dobiti informacije o položajima instrumenata u odnosu na planiranu trajektoriju, okolnih osjetljivih područja i konačnog cilja. Jedan od ključnih čimbenika koji doprinose grešci registracije je ručna lokalizacija značajki. Ovaj rad bavi se razvojem algoritma za automatsku registraciju pacijenata baziranoj na odnosu volumetrijskih snimaka i fizičkog prostora. Volumetrijske snimke dobivene su pomoću uređaja za računalnu tomografiju CT (eng. computed tomography). Niz dvodimenzionalnih snimaka CT uređaja omogućava lociranje čvrstog markera pričvršćenog na glavu pacijenta. Snimke su pohranjene u DICOM (eng. Digital Imaging and Communications in Medicine) formatu. Za svrhu ovog rada korišten je fantom (imitacija) lubanje na koji je pričvršćen marker sa četiri retro-reflektivne sfere. Algoritam je razvijan u C++ programskom jeziku. Upotrebom VTK knjižnice (eng. Visualization ToolKit Library), osim pretvorbe DICOM formata u neki od standardno korištenih formata poput PNGa, korišteni su parametri definirani u meta-podacima koji sadrže informacije potrebne za povezivanje Kartezijevih koordinata u metričkom sustavu sa pozicijom na snimci. Korištena je OpenCV knjižnica strojnog vida za obradu slika kako bi se detektirale sfere markera, uklonile neželjene detekcije i povećala robusnost algoritma. Usporedbom detekcija sfera markera transformiranih u Kartezijev koordinatni sustav i mjera markera dobivenih u laboratoriju, detekcije su potvrđene i dobivene su procjenjene greške registracije.