<div dir="ltr"><br><div>Hello,</div><div><br></div><div>I'm new to non-rigid image registration and ITK, and I've been using SimpleITK to perform b-spline registrations.</div><div><br></div><div>I am working with relatively large images (pixels, x: 3000, y: 2500, z: 100) with dense information (microscopy images), and I'm quite frustrated with the speed / computation time.</div><div><br></div><div>I'm following (<a href="https://github.com/SimpleITK/SimpleITK/blob/master/Examples/ImageRegistrationMethodBSpline2.py">https://github.com/SimpleITK/SimpleITK/blob/master/Examples/ImageRegistrationMethodBSpline2.py</a>) except that I'm using (25, 25, 10) mesh (ideally higher numbers if feasible), correlation for metrics (I'm working with unimodal), and using down-sampled images with multi-resolution registration (12x smaller, 6x smaller). With two E5 2687w processors, the Python process (the SimpleITK) takes about 70~80% CPU. Ideally I'd like to use at least (40, 40, 20) mesh.</div><div><br></div><div>1. Will I gain any performance by using ITK instead of SimpleITK?</div><div><br></div><div>2. What advice could you give me to improve the b-spline registration speed (both in general and specifically in SimpleITK)?</div><div><br></div><div>Thanks in advance, and I'd greatly appreciate your reply.</div><div><br></div><div>Regards,</div><div>Chad</div><div><br></div></div>