步骤1:加载图片

本例使用了同一患者头部的两张3d图像。在配准问题中，我们将一幅图像视为固定图像，另一幅图像视为运动图像。配准的目的是使运动图像与固定图像对齐。在本例中，固定图像是T1加权MRI图像。我们要配准的运动图像是CT图像。数据以回顾性图像配准评估(RIRE)项目使用的文件格式存储。使用multibandread读取包含图像数据的二进制文件。使用helperReadHeaderRIRE函数获取与每个图像关联的元数据。你可使用以下连结查阅更多有关RIRE档案格式的资料:RIRE数据格式．

fixedHeader = helperReadHeaderRIRE (“rirePatient007MRT1.header”）;movingHeader = helperReadHeaderRIRE (“rirePatient007CT.header”）;fixedVolume = multibandread (“rirePatient007MRT1.bin”，．..[fixedHeader。行,fixedHeader。列,fixedHeader。片),．..“int16 = >单”0,“bsq”，“ieee-be”）;movingVolume = multibandread (“rirePatient007CT.bin”，．..[movingHeader。行,movingHeader。列,movingHeader。片),．..“int16 = >单”0,“bsq”，“ieee-be”）;

的helperVolumeRegistration函数是一个辅助函数，用来帮助判断三维配准结果的质量。您可以交互地旋转视图，两个轴将保持同步。

helperVolumeRegistration (fixedVolume movingVolume);

你也可以用imshowpair从固定和移动的体块来看单个平面，以获得体块整体对齐的感觉。在重叠的图像中imshowpair在美国，灰色区域对应的是具有相似强度的区域，而品红和绿色区域显示的是其中一个图像比另一个图像更亮的地方。使用imshowpair观察图像体积沿轴向切片通过每个体积的中心的错误配准。

centerFixed =大小(fixedVolume) / 2;centerMoving =大小(movingVolume) / 2;图imshowpair (movingVolume (:,:, centerMoving (3)), fixedVolume (:,:, centerFixed (3)));标题(“未登记的轴向片”）

步骤2:设置初始注册

的imregconfig函数可以轻松地选择正确的优化器和度量配置imregister．这两张图像来自两种不同的方式，MRI和CT，所以“多通道”选项是合适的。

(优化器,度量)= imregconfig (“多通道”）;

所使用的算法imregister当指定了关于输入图像的分辨率和/或位置的空间参考信息时，将更快地收敛到更好的结果。在本例中，CT和MRI数据集的分辨率在图像元数据中定义。使用此元数据来构造imref3d作为注册输入参数传递的空间引用对象。

Rfixed = imref3d(大小(fixedVolume) fixedHeader.PixelSize (2), fixedHeader.PixelSize (1) fixedHeader.SliceThickness);Rmoving = imref3d(大小(movingVolume) movingHeader.PixelSize (2), movingHeader.PixelSize (1) movingHeader.SliceThickness);

空间引用对象的属性定义了相关图像体积在世界坐标系中的位置以及每个维度的像素范围。的XWorldLimits的属性Rmoving定义了移动体在X维中的位置。的PixelExtentInWorld属性以世界单位定义X维中每个像素的大小(沿列)。在世界X坐标系中，移动体积从0.3269 mm扩展到334.97 mm，每个像素的范围为0.6536 mm。单位以毫米为单位，因为用于构建空间引用的标题信息以毫米为单位。的ImageExtentInWorldX属性以世界单位确定移动图像体积的全部范围。

Rmoving。XWorldLimits

ans =1×20.3268 - 334.9674

Rmoving。PixelExtentInWorldX

ans = 0.6536

Rmoving。ImageExtentInWorldX

ans = 334.6406

两个卷之间的不对齐包括平移、缩放和旋转。使用相似变换对图像进行配准。

首先使用imregister获得一个配准输出图像量，可以直接查看和观察配准结果的质量。

的非默认设置InitialRadius利用优化器的性质，使配准结果具有较好的收敛性。

优化器。InitialRadius = 0.004;movingRegisteredVolume = imregister(movingVolume,Rmoving, fixedVolume,Rfixed，“刚性”优化器,指标);

使用imshowpair再次重复检查轴向切片的对齐过程，通过注册体的中心来了解注册的成功程度。

图imshowpair (movingRegisteredVolume (:,:, centerFixed (3)), fixedVolume (:,:, centerFixed (3)));标题(“注册卷的轴向切片”）

从上面的轴向切片可以看到，这些体积已经成功对齐。使用helperVolumeRegistration再次查看注册量，继续判断注册是否成功。

helperVolumeRegistration (fixedVolume movingRegisteredVolume);

步骤3:得到三维几何变换，对齐移动与固定。

的imregtform函数可以用来当你对几何变换估计感兴趣的时候imregister形成已注册的输出图像。imregtform使用相同的算法imregister接受和。相同的输入参数imregister．由于目视检查所产生的体积imregister表示注册成功，可以呼叫imregtform使用相同的输入参数来获得与该配准结果相关联的几何变换。

geomtform = imregtform(movingVolume,Rmoving, fixedVolume,Rfixed，)“刚性”、优化、指标)

geomtform = affine3d，属性:T: [4x4 double] dimension: 3

的结果imregtform是一个几何变换对象。该对象包含一个属性，T，这就定义了三维仿射变换矩阵。

geomtform。T

ans =4×40.9704 -0.0143 -0.2410 0 0.0228 0.9992 0.0324 0 0.2404 -0.0369 0.9700 0 -15.8648 -17.5692 29.1830 1.0000

的transformPointsForward函数可用于确定点[u,v,w]在配准后在运动图像映射中的位置。因为空间引用的输入被指定为imregtform，几何变换映射在世界坐标系中从移动到固定的点。的transformPointsForward函数用于确定移动图像的中心在世界坐标系中的变换位置。

centerXWorld =意味着(Rmoving.XWorldLimits);centerYWorld =意味着(Rmoving.YWorldLimits);centerZWorld =意味着(Rmoving.ZWorldLimits);[xWorld, yWorld zWorld] = transformPointsForward (geomtform、centerXWorld centerYWorld, centerZWorld);

你可以使用worldToSubscript函数确定与移动体积的中心对齐的固定体积的元素。

(r、c、p) = worldToSubscript (Rfixed、xWorld yWorld, zWorld)

r = 116

c = 132

p = 13

步骤4:应用几何变换估计的移动图像体积。

的imwarp函数可用于应用几何变换估计imregtform变成了三维体积。的“OutputView”Name-value参数用于定义一个空间引用参数，该参数确定输出重采样图像的世界限制和分辨率。你可以得到相同的结果imregister利用与固定图像相关联的空间参考对象。这创建了一个输出量，其中世界限制和分辨率的固定和移动图像是相同的。一旦两个体积的世界限制和分辨率相同，移动体积和固定体积的每个样本之间就有像素对像素的对应关系。

movingRegisteredVolume = imwarp (movingVolume Rmoving geomtform,“双三次的”，“OutputView”, Rfixed);

使用imshowpair再次查看轴向切片通过中心的注册体积产生imwarp．

图imshowpair (movingRegisteredVolume (:,:, centerFixed (3)), fixedVolume (:,:, centerFixed (3)));标题(“注册卷的轴向切片”）