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私は2つの画像を登録しました。固定と移動が登録されているとしましょう。登録後、重なり率などを測定したいImage画像を分割せずにSimpleITKを使用して登録精度評価（Hausdroff距離）
SimpleITKには重なり測定フィルタがあり、overlap_measures_filter.Execute（固定、移動）とhausdroff_measures_filter.Execute（）を使用すると、画像を分割して入力する必要があります。しかし、スレッショルドまたは接続されたコンポーネントフィルタを使用するだけでは、画像をセグメント化することは困難です。 。
今の質問は、その後どのように我々はただ、固定画像と登録画像とのSimpleITKを使用して位置合わせ精度を評価することができている（画像をラベリングセグメンテーション広告なし）
ご返信ありがとうございます。したがって、セグメンテーションなしで登録精度を評価する他の方法はありません。右？ diff画像は、マルチモーダル設定に対して堅牢ではない。セグメンテーションなしでの登録は、セグメンテーション後の登録よりも良い結果をもたらす可能性がありますか？ – Subhajit
グレイレベルで登録することができます。それがより良いかどうかは、多くの要因によって決まります。セグメント化の質、登録される形状の複雑さなどですが、それが良くない場合でも十分に近いかもしれません。 P.P.それが助けられたら、私の答えを投票してください。 –
ありがとう！私は非常に申し訳ありません。今は15の評判がないので、私は上告することができませんでした。 可能であれば、私の他の質問にあなたの考えを共有してください。 http://stackoverflow.com/questions/42943272/image-segmentation-and-registration-using-simpleitk ありがとう – Subhajit