资源简介：
本源码资源实现了一种基于B样条（B-spline）自由形变（Free Form Deformation, FFD）的非刚性医学图像配准算法。该算法专为医学影像领域中需要对不同模态或同一模态下的局部形变进行精确配准而设计，能够有效处理复杂的组织变形问题。
- 功能特点：
- 支持非刚性配准，适用于人体软组织等存在复杂局部形变的场景。
- 采用B样条网格作为形变模型，通过控制点的移动实现连续、平滑的空间变换。
- 多模态图像配准时，采用互信息（Mutual Information, MI）作为相似度度量，有效应对CT与MRI等不同成像方式间的信息差异。
- 单模态图像配准时，采用差方和（Square Sum of Difference）作为相似度指标，提升同源数据间的匹配精度。
- 适合医学影像分析、手术导航、放疗计划、疾病进展追踪等多种临床与科研应用场景。
- 应用场景：
- 多时相或多模态医学图像（如CT、MRI、PET等）的自动对齐与融合。
- 肿瘤监测、器官轮廓变化分析及手术前后影像比对。
- 放射治疗计划制定中的靶区勾画与剂量分布评估。
- 技术优势：
- B样条FFD方法具有高度灵活性，可通过调整网格密度控制形变粒度，实现从全局到局部的精细调整。
- 互信息作为多模态相似性评价标准，对灰度分布不一致的数据表现出良好的鲁棒性，是当前主流医学图像配准方法的重要组成部分。
- 差方和指标简单高效，适合单一成像模式下高精度需求的场合。
- 适用用户：
- 医学影像处理研究人员及工程师
- 医院放射科及临床科研团队
- 医疗AI开发者及相关高校师生
总结：
本源码资源为医学图像非刚性配准提供了完整、高效且易于扩展的解决方案。无论是在科研实验还是临床实际应用中，都能满足高质量、多场景下的影像对齐需求，是从事相关工作的专业人士不可或缺的重要工具。