El registro bidimensional (2D)/tridimensional (3D) es fundamental en aplicaciones clínicas. Sin embargo, los métodos existentes sufren de largos tiempos de alineación y altas dosis. En este artículo, se propone un método de registro 2D/3D no rígido basado en aprendizaje profundo con proyecciones de ángulo ortogonal. La aplicación puede lograr rápidamente la alineación utilizando solo dos proyecciones de ángulo ortogonal. Probamos el método con datos de pulmones (con y sin tumores) y datos de fantasma. Los resultados muestran que el coeficiente de Dice y las correlaciones cruzadas normalizadas son mayores a 0.97 y 0.92, respectivamente, y el tiempo de registro es inferior a 1.2 segundos. Además, el modelo propuesto mostró la capacidad de rastrear tumores pulmonares, resaltando el potencial clínico del método propuesto.