PET与CT图像配准 matlab

### MATLAB 中 PET 和 CT 图像配准的方法

医学图像配准技术用于将来自不同模态的图像对齐，在此背景下，PET (正电子发射断层扫描) 和 CT (计算机断层扫描) 的配准尤为重要。由于这两种成像方式提供了互补的信息——CT 提供解剖结构而 PET 显示代谢活动或功能信息——它们之间的精准配准可以显著提升临床诊断的效果。

#### 数据准备与预处理
为了确保最佳效果，通常需要先加载并预处理待配准的数据集：

% 加载 PET 和 CT 图像数据
petImage = dicomread('path_to_pet_image.dcm');
ctImage = dicomread('path_to_ct_image.dcm');

% 对图像进行必要的预处理操作，比如调整大小、去噪等
petImageProcessed = imresize(petImage, size(ctImage)); % 调整尺寸匹配

#### 刚体变换模型的选择
考虑到 PET 和 CT 扫描过程中患者位置可能存在的微小差异，采用刚性变换（平移加旋转）作为初始配准策略通常是合理的。这种方法假设两幅图像是通过简单的空间位移和角度变化相互关联的[^1]。

#### 使用内置函数 `imregister` 进行自动配准
MATLAB 提供了一个强大的工具箱来简化这一过程，即 Image Processing Toolbox 中的 `imregister` 函数。该函数支持多种变换模式，并允许指定相似性度量标准以评估配准质量。

movingImage = petImageProcessed;
fixedImage = ctImage;

% 定义变换类型为 'rigid' 表示只考虑平移和旋转
transformType = 'rigid';

% 设置优化参数选项，默认情况下会尝试找到最优的转换矩阵
optimizer = registration.optimizer.OnePlusOneEvolutionary;
metric = registration.metric.MeanSquares; % 或者使用 MattesMutualInformation

% 开始注册流程
[tform, registeredPetImage] = imregister(movingImage,fixedImage,...
    transformType, optimizer, metric);

figure;
imshowpair(registeredPetImage, fixedImage,'Scaling','matched'); title('Registered Images');

上述代码片段展示了如何利用 MATLAB 自带的功能完成基本的 PET/CT 配准任务。值得注意的是，实际应用中还需要根据具体情况调整参数设置以及探索其他更复杂的非线性变换方案以获得更好的结果[^2]。