【摘 要】
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眼底彩照是一种常见的视网膜成像技术,它清晰地展示了视网膜上黄斑、视盘、血管等重要结构,是医生病情诊断的重要依据。对同一个病人不同时间点拍摄的眼底彩照进行配准是眼底病变分析的基础,能够辅助医生观察病变区域的变化,尤其溢出、出血等不太明显的变化通过配准后图像能清楚地显示出来。因此眼底彩照配准对于眼底疾病的前期筛查和跟踪至关重要。然而,由于眼底疾病种类繁多,不同眼疾的眼底彩照之间存在较大差异,设计出一种
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眼底彩照是一种常见的视网膜成像技术,它清晰地展示了视网膜上黄斑、视盘、血管等重要结构,是医生病情诊断的重要依据。对同一个病人不同时间点拍摄的眼底彩照进行配准是眼底病变分析的基础,能够辅助医生观察病变区域的变化,尤其溢出、出血等不太明显的变化通过配准后图像能清楚地显示出来。因此眼底彩照配准对于眼底疾病的前期筛查和跟踪至关重要。然而,由于眼底疾病种类繁多,不同眼疾的眼底彩照之间存在较大差异,设计出一种适用于各种眼底疾病的配准算法就比较困难。本文提出了一个基于卷积神经网络的多病种眼底图像配准框架。该框架融合了弱监督学习网络和基于关键点的配准方法,采用三对关键点坐标监督网络训练。待配准的图像对通过一个类似于ResNet18的网络回归几何变换的参数,配准时利用空间变换层得到配准后的图像,而训练时利用本文提出的基于关键点匹配的弱监督学习网络训练配准网络中的可训练子网络。该弱监督学习网络启发自空间变换层,它引导网络从关键点的匹配中学习几何变换参数。此外,本文还采用了多步配准,提取重叠区域等策略来提升算法精度。本文在由汕头眼科中心提供的数据集上进行了实验验证,该数据集由165个病人的591对眼底图像组成。采用5折交叉验证的方式进行实验验证,分析了本文算法在不同病种、不同偏移的图像上配准结果,还进行了消融实验和对比实验来分析比较算法性能。本文提出的方法5折交叉验证计算出的RMSE为3.36±1.33像素,AUC为0.91,测试时间为0.43±0.24s,在精度超过现有的眼底图像配准方法同时,速度大大提升。
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