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SimpleElastix 影像對準工具安裝、基本使用教學與範例

介紹如何使用 SimpleElastix 影像對準（image registration）工具，以剛性、線性、非線性的方式對準影像。

安裝 SimpleElastix

從 GitHub 下載 SimpleElastix 的原始碼：

# 下載 SimpleElastix 原始碼
git clone https://github.com/SuperElastix/SimpleElastix

建立編譯用目錄，在該目錄中編譯：

# 編譯 SimpleElastix
mkdir build
cd build
cmake -DWRAP_PYTHON=ON ../SimpleElastix/SuperBuild
make -j4

安裝編譯完成的 SimpleElastix Python 模組：

# 安裝 SimpleElastix
cd SimpleITK-build/Wrapping/Python/
sudo python3 Packaging/setup.py install

Hello World

以下是一個使用 SimpleITK 進行影像對準的 hello world 範例程式碼，這裡我們使用 build/Elastix/dox/exampleinput 的範例影像來做示範。

在進行影像對準時，會拿一張基準影像（fixed image）固定不動，然將另一張調動影像（moving image）進行各種線性或非線性轉換，盡可能去對準基準影像。

一開始載入基準影像與調動影像：

import SimpleITK as sitk
import matplotlib.pyplot as plt

# 讀取影像
fixedImage = sitk.ReadImage("fixed.mhd")
movingImage = sitk.ReadImage("moving.mhd")

檢查影像基本資訊：

# 影像基本資訊
print("Size:", fixedImage.GetSize())
print("Origin:", fixedImage.GetOrigin())
print("Spacing", fixedImage.GetSpacing())
print("Size:", movingImage.GetSize())
print("Origin:", movingImage.GetOrigin())
print("Spacing", movingImage.GetSpacing())
Size: (256, 256)
Origin: (0.0, 0.0)
Spacing (1.0, 1.0)
Size: (256, 256)
Origin: (0.0, 0.0)
Spacing (1.0, 1.0)

顯示影像實際內容：

# 顯示影像
fig, axs = plt.subplots(1, 2)
axs[0].imshow(sitk.GetArrayViewFromImage(fixedImage), cmap='gray')
axs[0].set_title('Fixed Image')
axs[1].imshow(sitk.GetArrayViewFromImage(movingImage), cmap='gray')
axs[1].set_title('Moving Image')
plt.show()
基準影像與調動影像
基準影像與調動影像
# 以 Elastix 進行影像對準
resultImage = sitk.Elastix(fixedImage, movingImage)

# 顯示影像對準結果
plt.imshow(sitk.GetArrayViewFromImage(resultImage), cmap='gray')
plt.show()
影像對準結果
影像對準結果

若需要比較兩張影像，可以將基準影像與對準結果合併，製作成彩色影像來觀看。

影像對準參數

Elastix 在進行影像對準時，內部有大量的參數可以調整，而 Elastix 有內建一些預設的參數組合可以參考：

# 取得 translation 預設參數組合
parameterMap = sitk.GetDefaultParameterMap('translation')

可用參數組合有 translation、rigid、affine、nonrigid。

若要查看參數組合的內容，可以用 PrintParameterMap 函數來輸出每一個設定值：

# 查看參數組合
sitk.PrintParameterMap(parameterMap)

在實務上進行影像對準時，都會需要對某些參數進行調整，然後再套用自己的參數進行影像對準：

# 將影像轉換方法改為仿射變換（Affine Transformation）
parameterMap['Transform'] = ['AffineTransform']

# 更改迭代次數上限值
parameterMap['MaximumNumberOfIterations'] = ['512']

# 以 Elastix 進行影像對準
resultImage = sitk.Elastix(fixedImage, movingImage, parameterMap)

我們也可以將所有的參數設定寫在一個文字設定檔中，再以 ReadParameterFile 來讀取設定檔，例如：

# 從設定檔案讀取參數組合
parameterMap = sitk.ReadParameterFile('Parameters_Affine.txt')

設定檔的格式與範例可以從 Elastix 的官方網站上查詢與下載。

在比較複雜的影像對準中，可能會需要將多個參數組合搭配使用：

# 取得多種參數組合
parameterMap1 = sitk.GetDefaultParameterMap('translation')
parameterMap2 = sitk.GetDefaultParameterMap('affine')
parameterMap3 = sitk.GetDefaultParameterMap('nonrigid')

# 使用多組參數組合進行影像對準
resultImage = sitk.Elastix(fixedImage, movingImage,
  [parameterMap1, parameterMap2, parameterMap3])

物件導向

SimpleElastix 也支援物件導向的語法，使用這種方式會有比較多的彈性，當進行比較複雜的影像處理工作時，就比較適合選用此種方式撰寫。最常見的狀況就是將影像對準完成後所得到的轉換參數，應用在其他影像的轉換上：

import SimpleITK as sitk

# 讀取影像
fixedImage = sitk.ReadImage("fixed.mhd")
movingImage = sitk.ReadImage("moving.mhd")

# 參數組合
parameterMap = sitk.GetDefaultParameterMap('affine')

# 影像對準
elastixImageFilter = sitk.ElastixImageFilter()
elastixImageFilter.SetFixedImage(fixedImage)
elastixImageFilter.SetMovingImage(movingImage)
elastixImageFilter.SetParameterMap(parameterMap)
elastixImageFilter.Execute()

# 取得影像對準結果
resultImage = elastixImageFilter.GetResultImage()

# 取得轉換影像的參數
transformParameterMap = elastixImageFilter.GetTransformParameterMap()

# 建立影像轉換 Filter
transformixImageFilter = sitk.TransformixImageFilter()

# 設定影像轉換參數
transformixImageFilter.SetTransformParameterMap(transformParameterMap)

# 進行後續影像轉換
otherImages = ['image1.hdr', 'image2.hdr', ... , 'imageN.hdr']
for filename in otherImages:
    transformixImageFilter.SetMovingImage(sitk.ReadImage(filename))
    transformixImageFilter.Execute()
    sitk.WriteImage(transformixImageFilter.GetResultImage(), "result_" + filename)

常見問題

如果在完成安裝 SimpleElastix Python 模組之後，在 Python 之中還是找不到 SimpleElastix 相關的工具，出現類似這樣的錯誤：

AttributeError: module 'SimpleITK' has no attribute 'Elastix'

遇到這種狀況可以檢查安裝時是否有安裝在正確的 Python 環境中（例如 conda 環境、不同版本 Python 等），另外如果系統上過去已安裝過 Python 的 SimpleITK 模組，也可以造成版本對不上，可以將過去安裝的 SimpleITK 模組先移除，再重新安裝一次 SimpleElastix，讓它自動附帶安裝 SimpleITK。

參考資料：SimpleElastix