【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，尤其涉及一种多模态视网膜眼底图像配准方法及系统。
技术介绍
1、图像配准是指将多幅图像中的相似结构或特征对齐到同一坐标系的过程。医学图像配准在医学图像处理和分析领域具有重要作用，多模态眼底图像（如眼底彩照与荧光素眼底血管造影（fluorescein fundus angiography，ffa）图像、眼底彩照与光学相干断层扫描造影(optical coherence tomography angiography，octa)图像）的配准有利于融合不同成像模态的信息。血管在不同模态眼底图像中均具有明显的一致性结构，常用于提取多模态眼底图像的特征检测。
2、目前，国内外的研究工作提出了多种眼底图像配准方法。例如，u-net网络不仅在图像分割任务中表现出色，在图像配准中也可以作为关键点特征提取网络。superpoint是一种基于深度学习的特征点检测和描述方法，能利用骨干网络u-net快速、准确地检测关键点，并生成对应的局部特征描述子，这些特征点和描述子可以用于匹配不同图像之间的相似区域，从而实现图像配准。su...
【技术保护点】
1.一种多模态视网膜眼底图像配准方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种多模态视网膜眼底图像配准方法，其特征在于，将四个阶段的旋转等变特征输入关键点检测解码器，进行特征融合，输出关键点预测图，包括：
3.根据权利要求1或2所述的一种多模态视网膜眼底图像配准方法，其特征在于，将群等变动态蛇形卷积模块的输入特征通过特征增强支路处理，得到增强特征；
4.根据权利要求3所述的一种多模态视网膜眼底图像配准方法，其特征在于，所述将群等变动态蛇形卷积模块的输入特征通过群等变动态蛇形卷积块，捕捉不同方向的空间信息，得到水平方向...
【技术特征摘要】
1.一种多模态视网膜眼底图像配准方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种多模态视网膜眼底图像配准方法，其特征在于，将四个阶段的旋转等变特征输入关键点检测解码器，进行特征融合，输出关键点预测图，包括：
3.根据权利要求1或2所述的一种多模态视网膜眼底图像配准方法，其特征在于，将群等变动态蛇形卷积模块的输入特征通过特征增强支路处理，得到增强特征；
4.根据权利要求3所述的一种多模态视网膜眼底图像配准方法，其特征在于，所述将群等变动态蛇形卷积模块的输入特征通过群等变动态蛇形卷积块，捕捉不同方向的空间信息，得到水平方向的群等变输出特征与垂直方向的群等变输出特征，包括：
5.根据权利要求1所述的一种多模态视网膜眼底图像配准方法，其特征在于，将总旋转等变特征图输入关键点描述子解码器，...
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