新的基于分支结构特征的视网膜图像配准方法

资 源 简 介

新的基于分支结构特征的视网膜图像配准方法

详 情 说 明

视网膜图像配准是医学影像分析中的关键技术，主要用于眼底病变的跟踪观察和治疗效果评估。传统的配准方法往往面临特征点误匹配的难题，而基于分支结构特征的新方法为解决这一问题提供了创新思路。

该方法的核心理念在于充分利用视网膜血管特有的分支结构特征。视网膜血管网络具有明显的层级分叉特性，这些分叉点的空间分布和连接模式构成了独特的拓扑指纹。算法首先提取血管中心线，然后识别各级分叉点作为关键特征，通过分析分叉点之间的几何关系和拓扑连接来建立特征描述子。

与传统基于点特征的方法相比，这种结构化特征具有更强的区分性和鲁棒性。算法通过建立分叉点之间的多级对应关系，形成约束网络，能有效过滤孤立点的错误匹配。实验表明，该方法在存在非刚性形变、光照变化和局部遮挡的情况下仍能保持较高的配准精度。

该方法的创新性体现在三个方面：首先，将血管分支的拓扑结构信息量化为可计算的特征描述；其次，设计了考虑局部和全局一致性的多级匹配策略；最后，通过构建分叉点的空间关系图实现了误匹配点的自动剔除。这种思路可扩展到其他具有分支结构的图像配准场景，如肺部血管、神经元形态等生物医学图像分析领域。