#自动化图像配准

自动图像配准技术提升角膜神经密度评估

活体共聚焦显微镜（IVCM）在评估角膜下基质神经丛的神经密度时，通常依赖手动量化单个z扫描，限制了其作为生物标志物在诊断缘干细胞缺乏症（LSCD）中的应用。本研究开发了一种自动化3D重建方法，通过结合相位相关和单应性变换的图像配准算法，显著提高了IVCM图像体积的对齐精度。该方法在99个IVCM堆栈（来自63只LSCD眼和23只正常眼）的数据集上进行了验证，结果显示自动配准的成对图像相关性为0.69，互信息为0.60，显著优于手动配准（分别为0.60和0.43；p<0.001）。进一步在独立数据集上的验证也显示了良好的性能，表明该方法能够支持更准确、可重复的3D评估，从而提高LSCD生物标志物的检测准确性。