Hello,<br><br>I have been working with ITK very slowly over the past year. My goal is to quantify tissue motion from MR images (the tissue experiences shearing and compression). I have been working with an adaptation of Deformable Registration 15 from the modules provided with ITK, but I am having difficulty getting the results I&#39;m looking for. Perhaps someone could answer these questions I have (or provide a &#39;next step&#39; suggestions?)<br>
<br>1) I am using MR images, same resolution, roughly same spatial size. There is a relatively large amount of tissue movement in a localized area. DefReg15 uses rigid-&gt;affine-&gt;coarse B-spline-&gt;fine b-spline, which intuitively makes most sense for me based on my data. Is there any suggestions that I should try a different algorithm?<br>
<br>2) My image voxel size is approx. 50x50x50 (but voxels are not isotropic). Is there a &#39;rule of thumb&#39; on choosing how many nodes the coarse and fine b-spline registration steps have?<br><br>3) I am currently analyzing the output deformation fields in Paraview - is there a convenient way to really get a measure of how the algorithm-deformed data compares to the experimental data (ie using a program for image comparison?)<br>
<br>4) This algorithm employs Mattes Mutual Information metric to evaluate the registered image - should I be looking into others?<br><br>Thanks,<br clear="all"><br>-- <br>Tim Bhatnagar<br>PhD Candidate<br>Orthopaedic Injury Biomechanics Group<br>
Department of Mechanical Engineering<br>University of British Columbia<br><br>Rm 5000 - 818 West 10th Ave.<br>Vancouver, BC<br>Canada<br>V5Z 1M9<br><br>Ph: (604) 675-8845<br>Fax: (604) 675-8820<br>Web: <a href="http://oibg.mech.ubc.ca" target="_blank">oibg.mech.ubc.ca</a><br>
<br>