<div dir="ltr">Hi Matt,<div>I did what you have said, indeed I make a rigid registration before a demons registration, but the metric is too high yet. thank you for your primpt reply.<span style="color:rgb(51,51,51);font-family:HelveticaNeueLTPro-Bd;font-size:26px;line-height:26px;background-color:rgba(255,255,255,0.831373)"> </span></div></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr">Il giorno mer 14 ott 2015 alle ore 19:49 Matt McCormick <<a href="mailto:matt.mccormick@kitware.com">matt.mccormick@kitware.com</a>> ha scritto:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">Hi,<br>
<br>
The displacement field transform is the most flexible transform, but<br>
it has many more parameters than other parametric transforms, which<br>
makes it more difficult to optimize.  It is recommended to first<br>
optimize a simpler parametric transform, then use it in a<br>
CompositeTransform to optimize a displacement field transform.  At a<br>
minimum, rigid body alignment should be performed to ensure the<br>
optimization of the displacement field starts at an initial position<br>
that is sufficiently close to the solution.<br>
<br>
HTH,<br>
Matt<br>
<br>
On Wed, Oct 14, 2015 at 1:19 PM, stefano serviddio<br>
<<a href="mailto:s.serviddio@gmail.com" target="_blank">s.serviddio@gmail.com</a>> wrote:<br>
> hi,<br>
> I need your help because  I feel confused about the difference between<br>
> displacement field transform and parametric transform. I don't understand<br>
> the basic difference there is using deformablefieldTransform and another<br>
> parametric transformation, like BSpline Transform or Affine Transform. I<br>
> think but I'm not sure that using parametric transform reduce the space of<br>
> solution of my cost function, such as demons metric or mutua information one<br>
><br>
> _____________________________________<br>
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