我在使用MNI标准大脑进行配准到我自己的数据上时，由于我的数据矢状面是512*512，而其他两个面都是170*512（如图）
所以在配准时会出现问题，这是用ants的指令 antsRegistrationSyNQuick.sh -d 3
-f mni152标准模板 -m 自己的数据 -o output.nii.gz ,但结果不行
其中蓝色部分是我自己数据，灰白色的是配准之后的输出，应该怎样改进啊
所以在配准时会出现问题，这是用ants的指令 antsRegistrationSyNQuick.sh -d 3
-f mni152标准模板 -m 自己的数据 -o output.nii.gz ,但结果不行
其中蓝色部分是我自己数据，灰白色的是配准之后的输出，应该怎样改进啊
按照我的理解，维度应该不太会影响配准的。你这个T1图像是原始从DICOM转出来的图像吗？有做过任何预处理吗？比如用其他软件处理过。
您好，我的是直接用原始dicom转出的nii图像，没做过处理
你上面呈现的这个检查配准质量的图里，蓝色和灰白色的图像用的文件具体是什么？比如灰白色是配准之后的输出，你选的哪一个文件进行的可视化？因为输出的文件应该有好几个。
蓝色的是我自己的原始数据，也就是ants配准的参考文件，灰白色的是输出的gzwarped.nii.gz
按照我的理解，如果蓝色的是你的原始T1数据，即-m选项所指定的数据，那么灰白色应该选择InverseWarped这个输出文件。
可是gzwarp不是配准最终的结果吗？ gzinverseWarped 是目标图像经过逆变形后对齐到源图像的结果，而我的源图像（moving image）是mni的标准大脑，目标图像（reference image）是我自己的nii数据，最后也应该看gzwarp和我自己的数据能不能对上吧？
-m选项用于指定moving image，-f选项用于指定fixed image。我对ANTs的使用经验还停留在2.3版本及以前，新版本没有用过，可能有变化。
对啊，我的-m是mni标准大脑，-f是自己的nii数据，就是应该看输出的gzwarp和自己的数据对不对的上吧？
你前面的命令里-m设置的是自己的数据，不是mni模板
不好意思，那块给打错了，所以我这种结果有什么改进的解决办法吗
我自己使用ANTs还没遇到过这种情况，在我印象中，ANTs的配准还是比较稳定的，一般没有大的错误。一般在使用ANTs配准之前，可能会做一些预处理，比如bias field correction和brain extraction，但是我估计在你这里应该没什么效果。
也许可以去ANTs的Github库发帖，官方回复还挺快。