教学大纲
General Registration （ANTs）
General Registration（BRAINS）脑部通用变换
General Registration（Elastix）-弹性变换
Landmark Registration
Matlab 软件配准
医学图像配准技术是针对两幅来自于同一设备不同时间或者不同成像设备采集的医学图像，以其中一幅图像作为参考来寻找一种或者一系列的空间变换关系，使得另一幅图像经过空间变换后，两幅图像之间相对应的点在空间上达到基本一致的一种技术。
医学图像配准技术在临床医学上具有相当重要的应用价值，它将不同图像所表达的互补信息进行集成整合以供医护人员参考，以提高临床诊断的准确率。
人体内的某些器官在一定的图像采集时间间隔内基本不发生形变，如人脑图像，也有一些器官如肺部、心脏在相应的时间间隔内会发生自主运动而产生内部的畸变，使得不同时间内采集的图像会在形状、大小等方面有所差异，因此针对不同器官的医学图像在配准方法的选择上也存在着显著差异。
医学图像配准技术就是指寻求一种或者一系列空间变换，使得待配准图像经过空间变换以后与参考图像上的对应点在相应的位置上达到一致。换句话说，配准的目的就是使浮动图像和参考图像上的对应点，至少是对临床医学具有诊断意义的点达到相互匹配，使得各影像在信息表达上的优势达到互补。临床上，医生在对病人的病情作出诊断之间需要综合不同医学影像的拍摄效果，医学图像配准就是医生作出正确诊断的前提步骤。
根据图像配准过程中空间变换模型不同可分为刚体变换配准、仿射变换配准、非线性变换配准。
刚体变换配准的配准对象基本上是变换后任意两点之间的距离保持不变的图像，因此被广泛地应用于人体脑部图像的配准的当中。
仿射变换的突出特点就是直线经过变换以后依旧映射成直线，并且相互间平行的直线在映射前后仍然保持平行性。
非线性变换也叫弹性变换，是将直线映射成曲线。总之，不同的空间变换模型有各自不同的应用范围。
刚体变换指的是同一幅图像上的任意两点之间的距离在变换后的图像上保持不变的变换方法。刚体变换可以进行拆分，分为平移、旋转等步骤。
仿射变换是指假如在前一幅图像上为直线，经过变换以后，在后一幅图像上依然保持为直线并且保持原先两条直线之间的相互平行性，但并不保证任意两点之间的距离保持不变。对仿射变换进行拆分，可以进一步分解成线性的矩阵变换与平移变换，是在旋转变换和缩放变换的基础上，最后进行平移的变换，仿射变换具有如下性质：
(1)仿射变换能够建立起有限点之间一一对应的映射关系；
(2)在仿射变换中，在原来图像上为直线，经过变换后仍然为直线，并且如果原本为
平行直线，在映射后将仍旧保持其平行性；
(3)在两个面积均不为O的三角形区域内，存在一个唯一的仿射变换来实现两者之间
的相互转换。仿射变换用来解释一些空间上的形变。
General Registration （ANTs）
数据：培训数据2022\019配准练习数据\CT+MRA
dimensionality 维度
histogram matching直方图匹配
winsorize image intensities winsorize 图像强度
interpolation插值
displacement field位移场
computation precision计算精度
Landmark Registration
数据：培训数据2022\019配准练习数据\tof+T1
点击Add 分别在双侧眼球和四脑室放置3个基准点，注意配准
配准类型可以选择：
affine registration 仿射配准
plastimatch
thinplate registration
配准模式选择
Rigid 刚性
Similarity 相似
Affine 仿射
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