医学图像配准是医学图像分析的基本课题 ,具有重要理论研究和临床应用价值。在临床治疗过程中，医生需要多种医学介质，以提供有关患者的准确和完整的信息。医学图像配准技术可以为医生提供更丰富的诊断和治疗信息，并为涉及图像配准的优化问题的研究人员提供全面的参考资料
在临床治疗过程中，医生需要几种医学介质，以提供有关患者的准确和完整的信息。例如，CT扫描提供有关骨骼结构的信息，MRI扫描提供有关组织（例如肌肉和血管）的结构的信息，而超声图像则集中在器官，病变和腔结构上。随着数字图像的发展，医学图像可以转换为数字信息，从而使图像处理过程可以通过计算机处理。这些图像信息媒体的集成需要图像配准技术的帮助。这些技术本质上涉及将来自不同时间和空间源的图像相关联的过程，以确保所有图像中给定点之间的空间一致性，特别是匹配解剖学点以允许医师获得改善的详细信息。[1-2]同时，医学图像配准技术是诸如图像引导放射治疗，图像引导放射手术和图像引导微创治疗等程序的基础[3]。然而，差分成像原理和方式，采样时间以及患者的身体状态是在同时访问各种医学介质时需要考虑的变量，并且是在图像配准技术中需要解决的严重问题。[4]提高图像配准的准确性，时间敏感性和鲁棒性是当前研究中需要解决的问题。此外，自动诊断也需要整合更多必要的配准医疗信息。
图像配准的原理是图像之间的空间变换的相关性，可以将其从配准问题转换为数学中的参数优化问题。从角度的参数迭代优化的角度来看，它可以对医学图像配准中使用的现有算法进行分类和总结。其实质是将两个或多个不同的图像空间关联，并获得其空间关系的转换[5]。对于医学图像配准，其过程不是绝对的。其核心目的是找到不同图像之间的转换关系。
图像配准也是图像处理的基本任务之一，任何医学图像配准都可以分为三个步骤：（1）确定源图像与目标图像之间的变换；（2）测量源图像与目标图像的相似度；（3）采用一些优化方法，使相似性度量度越来越快地达到最优值。将以上内容与数字图像技术相结合，图像配准问题可以转化为最优解问题。
图像配准的目的是搜索用作配准过程的两个图像I1和I2之间的变换相关算子g，并获得相似度或函数E的优化度量，最终用于获得最优化的变量g，表示为：g：I1 I2 =最优（E（I1 – g（I2）））
首先，图像I2经过交叉模态转换和几何变换过程，得出grsquo;（I2）。变换后，grsquo;（I2）的像素化位置可能不是像素位置的整数；因此，需要插值来评估像素。如果需要插值，则grsquo;（I2）的插值将等于g（I2）的值；否则，grsquo;（I2）将直接等于g（I2）。然后，对g（I2）和I1进行相似度测量，以获得测量指标或函数E。图像配准的目的是通过对相似度指标或相似度进行测量，优化从相似度测量的复杂度得出的算法。为了简化图像中的相似性检测，可以使用函数E。因此，使用该算法可以提高配准效率。当相似性指标（函数E）达到最佳状态时，将获得最佳相关变量g。因此，图像配准成为变换算子g中的参数优化中的问题。
因此当前的常规配准过程可以分为几个主要步骤：（1）跨模态转换，（2）几何变换，（3）相似度的测量（4）迭代优化搜索。
其中由于成像原理和仪器的差异，医学图像可能具有多种形式，最终导致输入变量的复杂性。将具有不同模态的图像交叉模态转换为相同模态可减少配准复杂度，从而简化了问题。有两种执行此转换的方法[6]。第一种方法涉及将图像转换为现有模态。第二种方法涉及将所有模态转换成不同于要注册的所有图像的模态。在跨模态转换和空间变换之后，指定像素的位置可能不位于结果图像中的整数像素上。因此，有必要在新的投影位置评估所得图像的灰度。插值过程的目标是在新的投影位置重新生成图像，并且插值过程可以提高图像配准的准确性和速度[7]。
插值中最常用的技术包括最近邻插值，线性插值，多项式插值和Hanning窗口Sinc函数。[8] 此列表中最简单的方法是最近邻插值技术，该技术选择最近的相似像素的灰度作为采样点的灰度。线性插值也相对简单：它获得像素空间方向上相邻像素或体素的灰度信息，并在每个方向上进行插值，以提高整体插值的精度。 但是，在灰度急剧变化的情况下，线性插值会导致边缘模糊，从而影响插值的准确性。 因此，在图像中存在不平滑或不鲁棒的灰度的情况下，应使用拉格朗日或高斯插值以及傅立叶或小波变换。
图像配准中的几何变换对应于参数优化中要优化的参数g。根据参数中是否存在不确定性，图像的几何变换可以分为两种主要类型：线性变换[9]和非线性变换[10]。选择正确的参数类型可以提高注册的效率和准确性。
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