Three dimensional medical image registration is a fundamental technique which applied various medical treatment such as image diagnosis, treatment planning, image guided surgery, etc. In general, non-rigid registration takes huge time to align images. However, to align images taken by the same condition, it is applicable using simple matching criterion like normalized cross correlation. In this paper, we discuss about some parameters about our proposed method such as dimension of eigenspace and images to be used for constructing eigenspace. Our proposed method makes it possible to align the medical three dimensional images using parametric eigenspace method. The proposed method uses an approximated normalized cross correlation for matching criteria. By projecting CT slice images into the eigenspace as low dimensional vectors, this feature is calculated very rapidly by inner product of them. The experiments using three CT images of the same patient taken for five months, it is found that alignment accuracy is almost the same as the method using normalized cross correlation, and computation time is less than one second.%医用画像の3次元的な位置合わせは，画像診断，治療計画，画像誘導手術など様々な場面で利用される基本的な処理である．非剛体変形に対応するためには長時間の計算を要する処理が必要となるが，モダリティや撮影条件が等しく，剛体変形のみを扱う場合は単純な画像間類似度を使うことができる．本稿では，パラメトリック固有空間法を用いた，3次元医用画像の高速な位置合わせ法に関する学習領域や固有空間次元数に関する検討を行う．提案手法は，正規化相互相関を類似度尺度とした位置合わせ方法の近似であり，画像の低次元空間への投影とその空間での類似度計測により非常に高速である．同一被験者の経過評価のために5か月にわたり撮影された3つの胸部CT画像の位置合わせに提案手法を適用したところ．正規化相互相関を尺度とする位置合わせ方法と同等の精度が1秒以内で可能であることを確認した．
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