의료 영상정합기법의 표면정보 기반 영상정합에서는 일반적으로 두 모달리티에서 추출된 표면 윤곽선 사이의 거리를 최소화함으로써 매칭이 이루어진다. 동일한 뇌를 대상으로 취득되지만 서로 다른 정보를 제공하는 두 모달리티는 관심 영역의 윤곽선 표면 특성이 서로 유사하다. 그러므로 다중 모달리티 영상정합에서 표면거리와 함께 표면의 특성을 고려하여 두 영상을 매칭하는 방법이 정합 결과의 정확도를 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 영상의 경계선으로부터 특징점을 추출하는 새로운 방법과 CT 뇌 영상정합에 대하여 프러크러스티즈 분석을 사용하는 새로운 정합방법을 제안한다. 최소제곱법을 이용한 보통의 프로크러스티즈 분석과 로버스트 추정량으로 알려져 있는 LMS(least median of squares), S-추정량, M-추정량과 RM-추정량을 이용한 정합에서의 또 다른 결과를 비교하고 우월성을 평가한다.