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为解决彩色眼底图像配准难题，如运动导致的空间位移和疾病引发的外观变化等，研究人员开展双阶段彩色眼底图像配准研究。结果显示该算法有效提升配准性能，对疾病诊断和病情监测意义重大。
在医学领域，彩色眼底图像是医生诊断多种疾病的重要依据，像青光眼、白内障、糖尿病视网膜病变（DR）以及动脉硬化等疾病，都能从眼底图像中找到蛛丝马迹。通过非侵入性眼底摄影获取的这些图像，宛如一扇窗户，让医生得以窥视眼部健康状况。然而，不同时间、不同角度拍摄的眼底图像存在差异，这给医生准确判断病情带来了阻碍。为了更好地进行对比分析，实现眼底图像的精准配准就显得尤为关键。但目前的配准方法却面临诸多挑战。
传统的图像配准方法，像是基于尺度不变特征变换（SIFT）、加速稳健特征（SURF）等技术，虽然能通过识别角点、边缘等关键点来建立图像间的对应关系，在一定程度上解决问题，但面对低质量图像或因疾病导致的眼底图像病理变化时，就显得力不从心。这些方法计算效率较低，难以满足临床快速诊断的需求。而随着深度学习的兴起，基于学习的模型在医学图像分析领域取得了不少突破。可将深度学习应用于眼底图像配准时，问题又出现了。多数方法依赖图像强度，但眼底图像纹理复杂、稀疏，疾病还会改变其外观，使得基于强度的方法效果大打折扣。一些基于特征的方法，要么依赖人工设计的特征，泛化能力和鲁棒性有限；要么需要大量标注数据进行训练，成本高昂。
为了攻克这些难题，来自国内的研究人员开展了一项关于双阶段彩色眼底图像配准的研究。研究成果发表在《Computerized Medical Imaging and Graphics》上。研究人员提出了一种全新的双阶段框架，无需训练和注释，就能实现端到端的彩色眼底图像配准。这一成果意义非凡，它为医生更准确地评估眼底变化、判断疾病进展提供了有力支持，有望提升疾病诊断和治疗的效率与准确性。
在研究过程中，研究人员主要运用了以下关键技术方法：首先，利用预训练的 SuperPoint 和 SuperGlue 网络获取匹配对；然后，在第一阶段，基于匹配对的斜率对其进行优化筛选，去除异常点；第二阶段，提出置信度引导变换矩阵估计（CGTME）方法，设计了一种基于 SuperGlue 置信度的变体 4 点算法（CG 4 点算法），根据置信度调整匹配点在估计透视变换矩阵中的贡献，选取高置信度的匹配点进行最终变换矩阵的估计。研究采用了眼底图像配准（FIRE）数据集进行评估，该数据集包含不同类型的图像对，为实验提供了有力的数据支持。
研究结果主要从以下几个方面展开：
- 关键点检测和特征描述：传统的关键点检测和特征描述方法，如 SIFT、SURF 等，遵循 “检测 - 描述” 模式，先检测对尺度、旋转和光照变化具有鲁棒性的关键点，再为每个关键点附上固定维度的描述符。但这些方法存在一定局限性，在处理眼底图像时效果欠佳。而本研究提出的方法在这方面进行了创新。
- 方法：在第一阶段的关键点匹配和优化中，研究人员先对眼底图像进行 CLAHE（对比度受限的自适应直方图均衡化）增强处理，提升图像质量。接着，通过特定的关键点优化算法，检测并剔除匹配关键点对中的异常点，提高了图像匹配的可靠性。第二阶段，利用 CGTME 方法，借助 SuperGlue 生成的置信度分数，降低了位于病理变化区域或粗糙血管结构区域关键点的不利影响，以较低成本获取稳健的高置信度点，并用于透视变换矩阵的估计。
- 评估结果：研究使用 FIRE 数据集对所提方法进行评估，结果表明，该方法能够有效提升彩色眼底图像的配准性能。
在研究结论和讨论部分，研究人员提出的双阶段彩色眼底图像配准框架，成功实现了无需训练和注释的精准、稳健配准。该框架利用预训练网络进行关键点检测和匹配，结合创新的关键点优化和变换矩阵估计技术，在彩色眼底图像配准方面展现出显著优势。不过，研究也存在一定局限性，在处理眼底图像视角变化较大的情况时，性能会有所下降。这是因为将视网膜表面近似为弯曲流形时，刚性配准难以有效适应较大的视点变化。未来引入局部可变形配准技术，或许能解决这一问题。尽管存在局限，但这项研究依然为彩色眼底图像配准领域开辟了新的道路，为后续研究和临床应用提供了重要的参考和借鉴，对推动医学图像分析技术在眼底疾病诊断和治疗中的应用具有重要意义。
