ITK实现的Mattes互信息医学图像配准研究

本文主要探讨了基于Mattes互信息的医学图像配准在ITK (The Insight Toolkit，简称ITK) 研究与实现中的应用。作者张密和吴效明针对华南理工大学生物医学工程学院的背景，针对临床对非刚性医学图像配准日益增长的需求，选择ITK这一强大的工具进行2D-2D MRI脑部图像的配准工作。 文章首先强调了互信息在医学图像配准中的重要性，作为一种广泛应用于多模态医学图像分析的相似性测度，它在 Viola 和 Collignon 的工作基础上不断发展和完善。作者提到，互信息计算方案因其速度快、鲁棒性强以及高精度的特点，成为本文研究的核心。 在ITK的配准过程中，文章详细介绍了几个关键步骤。首先，为了在VS2005环境中顺利使用ITK，作者提到了三个主要准备步骤：安装ITK到VS2005，这包括下载并安装Cmake（版本2.6.0）和ITK（版本3.6.0）。Cmake的作用是生成VS2005兼容的解决方案（sln文件），以便于后续编译。 在配准前的准备阶段，作者特别关注了ITK的安装过程，包括软件的下载、配置和设置环境变量，确保其能在VS2005环境中正确运行。接下来，文章讨论了在VS2005中的基本配准流程，这涉及到选择合适的配准模板、设定参数以及执行互信息计算，以找到最佳的图像对齐。 此外，作者还提及了ITK在医学图像配准中的优势，如其在VS2005编译器支持下展现出的强大功能，能够满足医学研究者对图像配准的高精度和高效需求。通过本文的研究，读者不仅可以了解互信息配准的原理和实践，还能掌握如何在ITK平台上有效地实现这一技术。 本文的关键词包括：医学图像配准、互信息、ITK，表明了作者对这一领域的深入理解和实际操作经验。对于医学图像处理和配准技术的研究人员或开发人员来说，这篇文章提供了宝贵的参考材料，帮助他们了解如何利用ITK进行相关研究和开发工作。