本文介绍了利用ITK库和Viola Wells互信息方法进行多模态图像配准的过程，适用于医学影像对齐，以辅助医生进行诊断和治疗。配准步骤包括安装ITK库、图像读取与预处理、使用MutualInformationImageToImageMetric度量标准和AffineTransform变换模型进行配准，以及保存和可视化配准结果。
使用Viola Wells互信息实现多模态图像配准
图像配准是一项重要的任务，它可以将不同模态、不同时间点或者不同拍摄视角的图像进行对齐。在医学影像中，图像配准通常用于将患者不同时间或不同机器进行的CT、MRI等影像对齐，从而使医生能够更好地进行诊断和治疗。
本文将介绍如何使用ITK（Insight Segmentation and Registration Toolkit）库来进行多模态图像配准，并使用Viola Wells互信息作为度量标准。Viola Wells互信息是一种有效的图像相似度度量方法，它可以用于不同模态或变换下的配准。
首先需要安装ITK库及其Python接口，可以通过pip install itk来进行安装。然后可以使用以下代码来进行读取、预处理和显示图像：
import itk
# 读取并预处理移动图像
moving_image = itk.imread("moving.nii.gz"
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
