第23卷第1期2023年3月南京师范大学学报(工程技术版)JOUＲNALOFNANJINGNOＲMALUNIVEＲSITY(ENGINEEＲINGANDTECHNOLOGYEDITION)Vol.23No.1Mar，2023收稿日期:2022－09－15．基金项目:国家自然科学基金项目(62172223和61671242)、中央高校基本科研业务费专项资金项目(30921013105)．通讯作者:陈强，教授，博士生导师，研究方向:图像处理和分析．E-mail:chen2qiang@njust．edu．cndoi:10．3969/j．issn．1672－1292．2023．01．002基于图像生成的多模态视网膜图像配准方法於佳乐，黄坤，张潇，陈强(南京理工大学计算机科学与工程学院，江苏南京210094)［摘要］针对多模态视网膜的全局粗配准，提出了一种基于图像生成的多模态视网膜配准方法．不同于当前主流的提取多模态视网膜图像血管再进行配准的方法，使用GAN模型对不同模态的视网膜图像进行像素级映射，再通过特征点匹配的方式计算图像仿射矩阵，实现图像粗配准．基于彩色眼底图像与荧光素血管造影图像的实验结果表明，该方法与当前主流的视网膜粗配准方法相比，具有快速且鲁棒的优势．［关键词］图像配准，多模态，视网膜图像，图像生成［中图分类号］TP391［文献标志码］A［文章编号］1672－1292(2023)01－0010－08Multi-ModalＲetinalImageＲegistrationMethodBasedonImageGenerationYuJiale，HuangKun，ZhangXiao，ChenQiang(SchoolofComputerScienceandEngineering，NanjingUniversityofScienceandTechnology，Nanjing210094，China)Abstract:Amulti-modalretinalregistrationmethodbasedonimagegenerationisproposedforglobalcoarseregistrationofmulti-modalretinalimages．Unlikethecurrentmainstreammethodsthatextractretinalvascularstructuresforregistration，thismethodusesGANmodeltoperformpixel-levelmappingofdifferentmodalretinalimages．Then，theaffinematrixiscalculatedthroughfeaturepointmatchingtoachieveimageroughregistration．Experimentalresultsbasedoncolorfundusimagesandfluoresceinangiographyimagesdemonstratethatthismethodhastheadvantagesoffasterspeedandrobustperformancecomparedwithcurrentmainstreamretinalregistrationmethods．Keywords:imageregistration，multi-modal，retinalimages，imagegeneration视网膜是人体中独一无二的可通过非侵入式仪器观察血管的部位，这为血流系统和神经系统疾病的研究提供了一个成熟的环境．通过对眼底特征的详细...
