请详细说明如何在ITK框架下实现医学图像的分割与配准，并结合《ITK教程：医学图像分割与配准详解》给出实际操作步骤。

医学图像的分割与配准是医学图像处理中的核心环节，而在ITK（Insight Segmentation and Registration Toolkit）框架下进行这类操作，对于提高准确性和效率尤为关键。《ITK教程：医学图像分割与配准详解》是一本深入浅出地介绍ITK在医学图像处理应用的教材，非常适合引导初学者和专业人士理解并实践分割与配准技术。

参考资源链接：[ITK教程：医学图像分割与配准详解](https://wenku.csdn.net/doc/8ao7689rhq?spm=1055.2569.3001.10343)

分割是将图像中感兴趣的对象从背景中分离出来的过程，而配准则是将多个图像对齐到一个公共坐标系统的过程。在ITK框架中，这两个过程可以通过一系列的模块和组件来实现。

首先，对于图像分割，ITK提供了多种算法，如阈值分割、区域生长、边缘检测和水平集方法等。以阈值分割为例，您可以使用ITK中的ThresholdSegmentationLevelSetImageFilter类，这个类实现了基于阈值的分割方法。在《ITK教程：医学图像分割与配准详解》中，作者会详细讲解如何设置合适的阈值，以及如何使用滤波器进行分割处理。

其次，图像配准则涉及到更复杂的操作，包括刚性变换和弹性变换。在ITK中，可以通过读取多个图像数据集，并利用RegisterImages函数或ImageRegistrationMethod类来实现配准。配准的目的是使不同图像中相同解剖结构能够对齐。《ITK教程：医学图像分割与配准详解》会指导你如何选择合适的相似性度量、优化器、变换类型和插值方法，从而实现精确配准。

以一个CT图像分割与配准的实例来说，您需要先读取CT图像数据，然后选择适合的分割算法对图像进行处理。接下来，使用配准技术将分割后的图像与参考图像进行配准。这通常包括定义变换模型、设置优化策略、选取相似性度量标准以及迭代过程中的参数调整。最终，可以利用ITK提供的可视化工具展示分割和配准的结果。

总之，通过《ITK教程：医学图像分割与配准详解》的学习，您可以系统地掌握ITK框架下医学图像分割与配准的理论和实践知识，为未来在医学图像分析、疾病诊断等领域的应用奠定坚实基础。

参考资源链接：[ITK教程：医学图像分割与配准详解](https://wenku.csdn.net/doc/8ao7689rhq?spm=1055.2569.3001.10343)