血管图像配准一种新算法

资 源 简 介

血管图像配准一种新算法

详 情 说 明

血管图像配准一直是医学影像处理中的重要研究方向。本文介绍了一种基于特征的新型配准算法，其核心在于利用视网膜图像中的独特结构——叉结构。

该算法的创新点在于将每个分叉点及其三个相邻连接点构成的几何特征进行向量化表示。通过提取归一化的分枝角度和长度信息，算法成功实现了对平移、旋转、缩放以及适度形变的鲁棒性。这种特征表示方式不仅保留了血管网络的拓扑特性，更重要的是显著降低了传统配准方法中常见的匹配模糊性问题。

该方法的优势主要体现在三个方面：首先，特征提取过程仅需保证血管图案可分段的预处理条件，对图像质量要求较为宽松；其次，算法结构简单且计算高效，既可作为独立方案运行，又能灵活融入现有的混合或分层配准框架；最后，基于几何不变量的特征设计使得算法在保持精度的同时具备较强的适应性。

这种基于叉结构的配准方法为血管图像分析提供了新的技术路径，特别是在需要处理多模态或时序医学影像的场景中展现出独特价值。其核心思想也可扩展应用于其他具有分叉特征的生物医学图像处理领域。