<html><div style='background-color:'><P>upping the email.......<BR><BR></P>
<BLOCKQUOTE style="PADDING-LEFT: 5px; MARGIN-LEFT: 5px; BORDER-LEFT: #a0c6e5 2px solid; MARGIN-RIGHT: 0px"><FONT style="FONT-SIZE: 11px; FONT-FAMILY: tahoma,sans-serif">
<HR color=#a0c6e5 SIZE=1>
From: <I>"Eric John" &lt;elviscrazyfingers@hotmail.com&gt;</I><BR>To: <I>insight-users@itk.org</I><BR>Subject: <I>[Insight-users] fusing of orthogonal MRI's</I><BR>Date: <I>Mon, 18 Dec 2006 15:47:21 -0500</I><BR><BR>
<DIV>
<DIV class=RTE>Hi Luis, I have a question regarding a previous email you had replied to:</DIV>
<DIV class=RTE>&nbsp;</DIV>
<DIV class=RTE><A href="http://public.kitware.com/pipermail/insight-users/2003-October/005363.html">http://public.kitware.com/pipermail/insight-users/2003-October/005363.html</A></DIV>
<DIV class=RTE>&nbsp;</DIV>
<DIV class=RTE>I am trying to implement a similiar idea, in particular, I am not clear on&nbsp;how to use the kernel transform interpolation to&nbsp;fuse 2 or more orthogonal views. Could you provide a more detailed explanation or sample code on how to use these kernel based interpolators...</DIV>
<DIV class=RTE>&nbsp;</DIV>
<DIV class=RTE>Thanks,</DIV>
<DIV class=RTE>Eric</DIV>
<DIV class=RTE>&nbsp;</DIV>
<DIV class=RTE>&nbsp;</DIV>
<DIV class=RTE>from the previous email:</DIV>
<DIV class=RTE>&nbsp;</DIV>
<DIV class=RTE>".............................where you have values<BR>sampled with the three image acquisition grids,<BR>and they are overlapped in space (more or less orthogonally).<BR>In order to feed these values in a common interpolation scheme<BR>you could use any of the KernelBased interpolators in ITK.<BR>A large set of options is available:<BR><BR>http://www . itk . org/Insight/Doxygen/html/classitk_1_1KernelTransform . html<BR><BR>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; - Thin Plates<BR>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; - Thin Plates R2 Log R<BR>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; - Elastic Body<BR>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; - Elastic Body Reciprocal<BR>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; - Volume<BR><BR><BR>This will be computationally intensive (and will require<BR>some serious memory) depending on the number of pixels<BR>acquired from your 1cm^3 of tissue.&nbsp; The advantage of<BR>this method is that you simply dump all 
the pixel data<BR>in the form of 4D points, where the first 3D components<BR>are the space coordinates of the pixels in 3D (after<BR>registration), and the fourth component is the gray<BR>level intensity of the data set.<BR><BR>These 4D points will be provided in two groups as<BR>4D landmarks (source and target landmarks). The<BR>source landmarks will have their 4th component equal<BR>to zero, while their homologous target landmarks will<BR>have the 4th component equal to the intensity level<BR>of the image."<BR></DIV></DIV><BR clear=all>
<HR>
<A href="http://g.msn.com/8HMBENUS/2737??PS=47575">Stay up-to-date with your friends through the Windows Live Spaces friends list.</A> <BR>
<P>
<P></FONT></P></BLOCKQUOTE></div><br clear=all><hr> <a href="http://g.msn.com/8HMAENUS/2749??PS=47575" target="_top">Get live scores and news about your team: Add the Live.com Football Page</a> </html>