医学图像配准技术 综述
医学影像处理中的图像配准与分割技术教程
医学影像处理中的图像配准与分割技术教程随着科技的飞速发展，计算机在医学影像处理领域扮演着越来越重要的角色。
图像配准与分割技术是医学影像处理中的两个核心任务，对于医学诊断和研究具有重要意义。
本文将深入介绍医学影像处理中的图像配准与分割技术，帮助读者了解这两项技术的原理、应用和实现方法。
一、图像配准技术1. 原理概述图像配准是指将两个或多个影像进行对齐的过程，使它们在空间上在几何和灰度上保持一致。
它可以通过确定变换参数来实现，比如平移、旋转、缩放和弯曲等。
图像配准的目标是最小化配准的误差，使得对齐后的影像尽可能与真实情况一致。
2. 常见方法(1) 特征点匹配法：该方法基于图像中的特征点进行匹配，比如角点、边缘点等。
利用特征点之间的对应关系，可以求解出图像之间的变换参数。
(2) 基于区域的配准法：该方法基于图像的整体信息进行匹配，比如颜色、纹理等。
通过比较两幅图像的相似度，可以得到它们之间的变换关系。
(3) 基于图像金字塔的配准法：该方法通过建立不同尺度的图像金字塔，逐层进行匹配。
从粗到细的过程中，可以提高算法的鲁棒性和效率。
3. 应用实例(1) 医学影像配准：图像配准在医学领域中具有广泛的应用，比如磁共振成像（MRI）、计算机断层扫描（CT）和脑电图（EEG）等。
通过图像配准，可以准确地比对不同时间点或不同受试者的医学影像，为医生提供准确的诊断和治疗方案。
(2) 功能脑影像配准：功能脑影像配准是将脑功能影像与脑结构影像进行配准，可以帮助研究者探索大脑的功能区域和网络连接情况，对脑疾病的研究和诊断具有重要意义。
二、图像分割技术1. 原理概述图像分割是将图像分成若干个不重叠的区域或像素集合的过程。
其目的是根据图像的特征，将图像中的对象和背景进行分离，使得后续处理更加容易。
图像分割可以根据需求分为全局分割和局部分割，也可以根据算法分为基于阈值的方法、基于边缘的方法和基于区域的方法等。
2. 常见方法(1) 基于阈值的方法：该方法通过设定一个或多个阈值，将图像中的像素分类为前景和背景。
医疗图像处理与分析技术综述
医疗图像处理与分析技术综述随着医疗技术的不断进步，医学影像技术也越来越被广泛应用。
医疗图像处理与分析技术作为其中一项重要技术，被广泛应用于医学影像的处理和诊断中。
本文将综述医疗图像处理与分析技术在医疗领域中的应用和发展现状。
一、医疗图像处理技术医疗图像处理技术通过对医学影像的数字化处理，使医生可以更加清晰地观察和分析病例，从而能够更快速、准确地做出诊断和制定治疗方案。
目前，医疗图像处理技术主要包括以下几个方面：1、数字化处理医学影像的数字化处理主要包括图像采集、图像重建、图像增强、噪声去除和几何校正等处理。
数字化处理能够大大提高诊断的准确度，减少误诊的可能。
2、图像配准图像配准是指将两幅或多幅医学影像据几何、亮度等特征进行配准，从而使医生可以更直观、准确地进行对比分析。
图像配准技术不仅可以用于医学影像的对比分析，还可以在手术导航和生物活体测量等领域中发挥重要作用。
3、三维重建三维重建技术可以通过对医学影像的二维图像进行重建，得到更为直观、形象的三维效果。
三维重建技术广泛应用于肝脏、心脏等部位的手术导航、病理分析和治疗方案的制定等方面。
二、医疗图像分析技术医疗图像分析技术是指通过对医学影像的数据进行统计、分析和挖掘，帮助医生发现疾病的特征和规律，从而提高诊断的准确性和治疗的效果。
目前，医疗图像分析技术主要包括以下几个方面：1、图像分割图像分割技术可以将医学影像中不同组织和器官分离出来，以便医生可以更准确地对不同组织进行分析。
图像分割技术在肝脏、肺部等器官的分割、肿瘤和异常病变的定位和分析等方面有着广泛的应用。
2、特征提取特征提取技术是通过对医学影像中的特征进行分析和提取，帮助医生识别疾病的特征，从而更准确地进行诊断和制定治疗方案。
目前，特征提取技术在肺部结节、肝脏肿瘤、乳腺癌等领域中得到了广泛的应用。
3、图像分类和诊断图像分类和诊断技术是指将医学影像进行分类和诊断，分类可以将不同类型的疾病进行区分，诊断则可以通过对医学影像进行分析，判断病灶的性质和范围。
医学图像配准技术的研究与应用
医学图像配准技术的研究与应用一、背景介绍医学图像是指通过医疗设备获取的人体内部信息的图像数据。
医学图像具有不同的模态，例如X光、CT、MRI、PET等。
医学图像配准技术是将多幅不同模态或者同一模态但不同位置的医学图像的空间位置对应起来，在三维空间内的重叠区域进行像素级别的比较和分析，进而为疾病的诊断、治疗和手术提供更准确和可靠的依据。
二、技术原理和方法图像配准技术包含两个基本步骤：对两幅或多幅图像进行几何或者形态变换以使它们在某种度量下相同，并将它们的像素值对齐。
如图1所示，左侧为MRI图像，右侧为PET图像，需要进行配准。
简单的图像配准技术包括：刚性配准、仿射配准和非刚性配准。
1. 刚性配准刚性配准是指图像经过平移、旋转和缩放等变换后相互匹配。
这种方法适用于需要同时解决多种问题的情况。
在医学领域，临床医生可以将不同的模态图像，如MRI和CT，进行刚性配准以实现完整的诊断。
2. 仿射配准仿射配准是指图像的变换被限制在缩放、旋转和平移这三种变换上。
该方法可以对图像进行透视变换，同时实现对医学影像的重建。
这种方法也常常被用来对不同部位的医学影像进行配准。
3. 非刚性配准非刚性配准是指对图像进行弹性变换，使得各部分的空间位置均相匹配。
可以通过非刚性配准技术将MRI和PET图像进行配准，实现对人体细胞分布的更为详尽的观察和分析。
非刚性配准技术在肺、脑、心脏等部位的图像配准中被广泛应用。
三、技术应用医学图像配准技术已经成为临床医疗中重要的工具。
以下是该技术在不同领域的应用：1.临床医学在生物医学领域，医学影像配准技术可以帮助医生更好地理解人体结构，从而提供更加全面的临床诊断和治疗方案。
医学影像配准技术在眼科、神经学、心血管学、肿瘤学等领域中得到广泛应用。
2.手术辅助医学影像配准技术可以在手术之前通过预测患者的病情帮助医师制定更好的决策，使患者更好地理解和接受手术治疗。
手术过程中，医学影像配准技术可以帮助医生更好地定位病变组织，为手术提供更准确的操作。
医学影像技术中的图像配准方法综述与性能评估
医学影像技术中的图像配准方法综述与性能评估摘要：在医学影像技术中，图像配准发挥着至关重要的角色。
本综述旨在深入探讨在医学影像技术中应用的图像配准方法，并对其性能进行评估。
此文首先讨论了图像配准的基本知识，并概述了其在医学影像技术中的应用。
然后，详细介绍了各种主要的图像配准方法，并通过比较和分析评估了它们的性能。
最后，本文探讨了图像配准方法的未来发展趋势，包括面临的挑战与可能的解决方式。
本篇综述的目标是提供一个全面的进展和发展趋势的概述，以期对图像配准的研究和应用提供深入的了解。
关键词：医学影像技术；图像配准；性能评估；图像处理；图像分析；深度学习一、引言1.背景介绍：在当今医学技术高度发展的背景之下，医学影像技术作为医疗诊断和治疗的重要组成部分，受到广泛关注。
更为关键的是，图像配准作为重要的影像处理步骤，弥补了从多源影像中获取信息的局限性，如时间、视角和模态等，对临床治疗和研究具有至关重要的影响。
图像配准的准确性和效率直接关乎到诊断准确率和治疗效果。
2.目的和目标：本文的主要目标是对医学影像技术中的图像配准方法进行全面系统的综述，并对各种配准方法进行性能评估和比较。
旨在通过对各种图像配准新技术和方法的研究，对图像配准性能进行提升，为疾病的诊断和治疗提供更为准确的医疗影像资源。
此外，还希望能找出影响图像配准性能的因素，以期找到改进图像配准性能的有效方法，进一步推动医学影像技术的发展，提高医疗服务质量。
本文的研究将理论和实证相结合，旨在产生对实践有重要影响的理论成果和切实可行的技术指导建议，为医学影像技术研究和应用提供科学的理论支撑和实践参考。
二、医学影像技术概述1.定义和分类：医学影像技术是应用科学和技术手段获取和处理身体各组织和系统图像的一种技术。
它将生物信号转换为可视化的图像，帮助医生进行诊断和治疗。
根据成像原理和所使用的设备不同，医学影像可以大致分为X射线成像，核磁共振成像（MRI），计算机断层扫描（CT），超声波成像，放射性核素成像（PET，SPECT）等。
医疗影像处理中的医学图像配准技术教程
医疗影像处理中的医学图像配准技术教程医学影像处理在现代医学领域中扮演着重要的角色，而医学图像配准技术是其中的关键环节之一。
医学图像配准是指将多个医学图像进行空间上的对齐，以实现图像之间的对比和分析。
它可以用于诊断、手术规划、病变跟踪等方面，对于提高医疗影像处理的准确性和可靠性具有重要意义。
一、医学图像配准概述医学图像配准的核心目标是将多个不同时间点、不同模态或不同患者的图像进行对齐，使得它们在空间上保持一致。
通过图像配准可以实现以下目标：1. 扩大可视化范围：配准后的图像可以提供更广泛的视野，有助于医生观察潜在的异常现象。
2. 比较和分析：通过对齐的图像，医生可以更容易地直观比较不同时间点或不同模态的图像，观察变化并分析结果。
3. 多模态图像融合：配准技术可以将来自不同模态的图像融合在一起，提供更全面的信息。
二、常见的医学图像配准技术1. 刚体配准：刚体配准是最简单和最常见的配准技术之一。
它假设图像之间只存在平移和旋转的刚体变换，而没有形变。
刚体配准可以在不改变原图像形状的情况下对其进行对齐。
2. 仿射配准：仿射配准是刚体配准的扩展，可以处理图像之间的缩放和错切变换。
它可以通过线性变换将一个图像映射到另一个图像。
3. 弹性配准：弹性配准是一种更复杂的配准技术，可以处理具有形变的图像配准问题。
它能够更准确地捕捉到图像之间的非刚性变形，并通过非线性变换对其进行对齐。
三、医学图像配准的步骤医学图像配准过程可以分为以下几个步骤：1. 数据准备：收集需要配准的医学图像数据，并进行预处理。
包括去除噪声、调整图像尺寸和对比度等。
2. 特征提取：从每个图像中提取不变的特征点或特征描述符，以便在后续步骤中进行匹配。
3. 特征匹配：根据提取到的特征点或特征描述符，对不同图像之间的特征进行匹配。
4. 变换估计：根据匹配的特征点，通过求解变换模型（如刚体变换、仿射变换或弹性变换）来估计图像之间的坐标关系。
5. 变换应用：将估计的变换模型应用于图像，对其进行配准。
医学影像分析中的图像配准方法综述
医学影像分析中的图像配准方法综述医学影像分析是指利用图像处理、模式识别和机器学习等计算方法对医学影像进行分析和处理，以获取相关的解剖、功能和病理信息。
而图像配准是医学影像分析的一个重要环节，它指的是将不同模态或不同时间点获取的医学影像图像进行准确的对齐，以便在后续分析和研究中提供更可靠的结果。
医学影像配准方法的目标是将不同的图像进行对齐，使得它们在空间和几何上相互吻合。
这样做的优点是提高了医学影像分析的准确性和可信度，同时也为临床医生和研究人员提供了更全面的信息，以便更好地诊断疾病、研究病变发展和评估治疗效果。
医学影像配准方法可以分为刚性配准和非刚性配准两大类。
刚性配准（Rigid Registration）是指通过旋转、平移和缩放等刚性变换使得图像彼此对齐。
刚性配准适用于同一器官的不同扫描或同一时间点的不同斜视图像等情况。
它的优点是计算快速、操作简单，但局限性在于无法处理组织形变引起的图像变化。
而非刚性配准（Non-rigid Registration）克服了刚性配准的局限性，它可以处理器官形变、组织变形以及疾病进展引起的图像差异。
非刚性配准算法基于局部区域的相似性进行配准，并对图像进行局部形变模型的建立，常见的方法有弹性体变形（Elastic Deformation）、三维网格配准（3D Mesh Registration）和基于特征的配准（Feature-based Registration）等。
在医学影像配准中，常用的方法有基于互信息（Mutual Information）的配准、基于特征点匹配的配准和基于局部图像特征的配准等。
基于互信息的配准算法是一种无需事先标记特征点的配准方法，它通过最大化目标图像和参考图像之间的互信息量来完成图像的配准。
互信息测量的是两个图像之间的统计相关性，由于它不受图像灰度变化和噪声的影响，因此被广泛应用于医学影像配准领域，尤其适用于多模态影像的配准。
基于特征点匹配的配准算法是一种通过识别图像中的关键特征点，并对其进行匹配和对齐的方法。
医学图像配准技术的使用技巧与准确度评价
医学图像配准技术的使用技巧与准确度评价医学图像配准技术是在医学领域中广泛应用的一项重要技术。
它能够将不同来源的医学图像（如CT、MRI、X射线等）进行对齐和匹配，从而实现医学图像的综合分析和处理。
本文将介绍医学图像配准技术的常用使用技巧，并对其准确度进行评价。
1. 医学图像配准技术的基本原理医学图像配准技术是通过对图像进行空间、几何和灰度变换，使得不同图像具有相同的空间位置和形状，以达到图像叠加和比较的目的。
常用的医学图像配准技术包括基于特征的配准、互信息配准和弹性配准等。
其中，基于特征的配准是最常用的方法之一，它通过提取图像的特征点或特征区域，利用特征间的对应关系进行配准。
2. 医学图像配准技术的使用技巧（1）选择合适的配准方法：根据实际需求和图像特点，选择合适的医学图像配准方法。
不同的配准方法适用于不同类型的医学图像，如基于特征的配准适用于具有明显特征点或区域的图像，互信息配准适用于灰度分布相似的图像。
（2）预处理图像：在进行医学图像配准之前，需要对原始图像进行一些预处理操作。
常见的预处理步骤包括图像去噪、边缘检测、图像增强等。
预处理有助于提取图像的有效特征，提高配准的准确度。
（3）特征提取和匹配：对于基于特征的配准方法，需要通过特征提取算法获取图像的特征点或特征区域，并利用特征间的对应关系进行匹配。
在特征提取和匹配过程中，需要注意选择合适的特征提取算法和匹配策略，以保证配准的准确性和鲁棒性。
（4）优化配准结果：医学图像配准通常会存在一定的误差，需要通过优化算法对配准结果进行进一步优化。
常用的优化方法包括最小二乘法、最大似然法、随机取样一致性等。
这些方法能够减小配准误差，提高配准的准确度。
3. 医学图像配准技术的准确度评价医学图像配准的准确度是评价其质量和性能的关键指标之一。
常用的评价指标包括对齐误差、重叠度和图像质量等。
（1）对齐误差：对齐误差指配准后的图像与参考图像之间的位置偏差。
常见的对齐误差指标包括均方根误差（RMSE）和最大误差等。
医学图像配准与分割算法评估指标研究综述
因此，对医学图像配准与分割算法进行评估和 比较，选择最适合特定应用的算法，具有重要 的理论意义和实践价值。
国内外研究现状及发展趋势
国内外学者在医学图像配准与分割算法方面开展了大量研究工作，提出了 许多优秀的算法和方法。
3
基于深度学习的分割算法
通过训练神经网络实现图像分割，能够处理复杂 的医学图像分割任务，分割精度高，但需要大量 训练数据。
配准与分割算法联合应用性能分析
01
配准算法对分割结果 的影响
准确的图像配准能够提高分割算法的 精度和稳定性，减少分割误差。
02
分割算法对配准结果 的影响
精确的图像分割能够为配准算法提供 准确的特征点和边界信息，提高配准 精度。
03
医学图像分割算法评估指标
区域一致性评估指标
01
Dice相似度系数（Dice Similarity Coefficient, DSC）：用于衡 量两个样本的相似度，取值范围在0-1之间，值越大表示相似度 越高。在医学图像分割中，DSC通常用于评估分割结果与金标准 之间的区域一致性。
02
Jaccard相似度系数（Jaccard Similarity Coefficient, JSC ）：与Dice相似度系数类似，用于衡量两个集合的相似度 。在医学图像分割中，JSC同样用于评估分割结果与金标 准之间的区域一致性。
信息变化指数（Information Variation Index, IVI）：衡量分割结果相对于金标准的信 息变化程度。IVI越小，表示分割结果越准确。
标准化互信息（Normalized Mutual Information, NMI）：衡量两个图像之间的互信 息程度。在医学图像分割中，NMI用于评估分割结果与金标准之间的综合性能。NMI
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医学图像配准技术A Survey of Medical Image Registration张剑戈综述，潘家普审校（上海第二医科大学生物医学工程教研室，上海 200025）利用CT、MRI、SPECT及PET等成像设备能获取人体内部形态和功能的图像信息，为临床诊断和治疗提供了可靠的依据。
不同成像模式具有高度的特异性，例如CT通过从多角度的方向上检测X线经过人体后的衰减量，用数学的方法重建出身体的断层图像，清楚地显示出体内脏器、骨骼的解剖结构，但不能显示功能信息。
PET是一种无创性的探测生理性放射核素在机体内分布的断层显象技术，是对活机体的生物化学显象，反映了机体的功能信息，但是图像模糊，不能清楚地反映形态结构。
将不同模式的图像，通过空间变换映射到同一坐标系中，使相应器官的影像在空间中的位置一致，可以同时反映形态和功能信息。
而求解空间变换参数的过程就是图像配准，也是一个多参数优化过程。
图像配准在病灶定位、PACS系统、放射治疗计划、指导神经手术以及检查治疗效果上有着重要的应用价值。
图像配准算法可以从不同的角度对图像配准算法进行分类[1]：同/异模式图像配准，2D/3D图像配准，刚体/非刚体配准。
本文根据算法的出发点，将配准算法分为基于图像特征(feature-based)和基于像素密度(intensity-based)两类。
基于特征的配准算法这类算法利用从待配准图像中提取的特征，计算出空间变换参数。
根据特征由人体自身结构中提取或是由外部引入，分为内部特征(internal feature)和外部特征(external feature)。
【作者简介】张剑戈（1972-），男，山东济南人，讲师，硕士1. 外部特征在物体表面人为地放置一些可以显像的标记物（外标记，external marker）作为基准，根据同一标记在不同图像空间中的坐标，通过矩阵运算求解出空间变换参数。
外标记分为植入性和非植入性[2]：立体框架定位、在颅骨上固定螺栓和在表皮加上可显像的标记。
Andre G[3]等将该方法用于机器人辅助手术，对于股骨移植，位移误差小于1.5mm，角度误差小于3°，由于计算量小，可以实现实时配准。
但是标记物必须事先被固定好，不能用于回顾性配准，而且该方法只适用刚体配准。
2. 内部特征从医学影像中可以提取出点、线和面：血管的交点、血管、胸腹之间的横膈膜等，这些特征作为内标记点(internal marker) ，利用其空间位置同样可以求解出空间变换参数。
Hill DL[4]用11个形态点对脑部配准，误差<1mm，方差为1.73mm。
Meyer CR[5]除了血管树的交点，还使用了左右脑之间的间隔等特征。
Maurer CR[6,7]赋予点、线、面等几何特征不同的权重(weighted geometrical features, WGF)，进一步改进了算法。
内标记点配准是一种交互性的方法，将3D图像配准简化为点、线和面的匹配，可以进行回顾性研究，不会造成患者的不适。
但是医生对特征位置的判断影响到配准精度，为了克服人为误差，需要多次重复操作，以平均值作为最终结果。
表面匹配算法也利用了内部特征[8]：进行图像分割，提取出轮廓曲线、物体表面等内部特征，使2D/3D图像配准简化为2D曲线和3D曲面的匹配，不再考虑物体内部像素。
典型的应用是刚体配准的“头帽”算法[9]，从头部的3D图像中分割出表面轮廓，分别作为头模型和帽模型。
配准的目标函数是头表面和帽表面之间的均方距离，该距离是空间变换参数的函数。
表面匹配算法是一种自动算法，在物体表面轮廓相似并且清晰的情况下，配准效果很好。
其不足之处在于：准确地进行图像分割很困难；不同模式的图像，如CT/PET图像，由于器官的轮廓差异较大，难于精确地匹配。
3. 在非刚体配准中的应用进行非刚体配准前要确定物理模型，常见有弹性模型、粘稠液体模型、生物力学模型。
通过在感兴趣区域中提取参考点、2D或是3D轮廓线，使待配准图像的2D/3D轮廓线在局部外力的“驱动”下逐步变形直至吻合，以实现配准。
弹性模型[10]和粘稠液体模型[11,12]的形变过程由图像参考点的密度差异控制，其形变的范围与密度差异成正比。
弹性模型计算量小，但是随着距离的增加，形变误差也会增大。
粘稠液体模型的优点在于所需的参考点少，适用于对长距离和小区域的形变。
Wang Y[13]等利用统计形状模型得到边界的几何特征，在参考点之间密度差不大时增加“外力”，加大形变。
Krinacou[14]利用生物力学模型配准脑部图像：假设脑部组织只受水平应力的影响，法线上应力为零，灰质、白质符合neo-Hookean材料模型。
用点集表示提取出组织轮廓线，将外力作用在这些点上，使组织根据其材料特性移动，逐步形变，与目标组织吻合。
Andresen[15]等人根据动力学的扩散原理(diffusion)，对待配准图像的表面用高斯算子(Guassian kernel)卷积，使之发生形变，逐步收敛到目标图像。
在迭代过程中用目标图像的表面对形变的大小加以限制(geometry-constrained)，这种非刚体算法的特点是运算速度快。
基于像素密度的配准算法待配准影像由像素构成，不同成像模式下的图像纹理和形状有差异，但密度值和空间位置仍具有相关性。
根据图像中所有像素密度值和空间位置等参数，构造出代价函数，通过计算代价函数的最优解得到变换参数，而不需要提取图像特征。
1. 主轴算法主轴法是一种自动配准算法[16,17]，根据体素的密度和空间位置将待配准图像等价为3D椭球，计算椭球的二价矩以得到其质心和主轴。
使待配准图像的质心重合，然后以质心为旋转中心，使主轴的方向对齐、主轴的长度相等，得出空间变换参数。
主轴法只需要匹配等价椭球的几何特征。
2. 相关性算法在信号处理中用互相关性衡量不同信号的匹配程度，这一方法可以应用在图像配准过程中[18]，互相关值的大小反映了配准的效果。
Woods RP[19]认为同样的成像模式下得到图像，对应像素的密度值线性相关，可以用密度比值的方差度量相关性。
另一种度量方法是利用像素密度、梯度和纹理等特征：例如建立2D直方图，图中像素的x、y轴的坐标表示待配准图像中密度值，像素值反映了空间中相应像素的个数。
在直方图上找出具有最大像素值的几个点，用连接这几点的曲线所围成的区域面积表示误配准的大小，面积小，则相关性大，找到使图像之间相关性最大的空间变换参数，实现图像配准。
这类算法主要应用于脑部图像配准，不需要在配准之前分割图像，可以自动进行。
缺点是受到不同模态图像成像特点的影响，同一器官在不同模态的图像中表现出纹理和密度的非线性差异，同时存在着临近器官和组织的像素密度与目标器官相近的情况，使相关性计算缺乏物理意义，因此少用于多模图像配准。
3. 互信息算法最大互信息算法是近来的研究热点[20,21,22,23]。
通过计算待配准图像的熵以及联合熵，得到互信息值。
根据定义，图像的熵与图像的位置无关，图像放置准确时，联合熵的值最小，互信息值最大。
不同模态图像的密度变化是否成线性关系与求解互信息无关，可以用于多模图像配准。
计算互信息时考虑2D直方图中全部像素，算法具有鲁棒性。
最大互信息算法建立在刚体模型基础上，如果配准目标器官发生了形变，配准结果往往不能收敛；互信息算法的计算量比较大，需要有高效的优化算法。
评价配准效果图像配准得到的是在某种配准原则下的最优结果，评价配准算法的优劣要考虑到精度、准确度、稳定性、可靠性、算法的复杂性和临床可用性等多个方面，其中前两个方面最为重要[24]。
由于不能直接使用临床图象加以验证，因此当前主要通过间接的方法对配准算法进行评价。
Timothy[25]等用一个注水的圆柱体模拟头部，并在模型的适当位置加上可成像的标记物，模型在不同位置分别成像；Fitzpatrick[26]在病人的颅骨上固定螺钉，做CT、MRI和PET扫描，根据配准后对应标记点空间距离评估所用配准算法的精度。
Evans[27]等人用MRI图像模拟PET图像，人为地旋转、平移、缩放、对图像添加噪音，以验证配准算法的效果。
Visible Human的CT、MRI图像具有高分辨率和清晰的形态结构，同时空间位置明确，常被作为基准数据评估算法。
采取模型评价方法的优点是可以精确地得到图像的空间位置，定量地评价算法的精度，但是模型只能是对真实情况的模拟，对非刚体的模拟误差较大。
通过手术和请有关领域的专家对配准的效果作出定性的评判，是常用的算法效果评估方法，虽然主观性强，不能得到定量的结论，但也不失为一种有效的方法。
以上我们对图像配准的基本概念、当前的算法以及配准评价的方法进行了综述，到目前尚没有一个“Golden”的算法可以在所有的情况下实现图像配准。
从应用的角度看，对脑部的研究比较多，配准方法已经成熟，但是对胸腹部的多模态配准，因为脏器的形变以及图像的模糊性，遇到了很多困难：采取交互性的配准方法，过多地依赖操作者的经验；采用非刚体配准算法有计算量大等问题。
如何自动地进行非刚体的图像配准是今后这个领域的研究人员努力的方向。
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