眼底是人体唯一可以直接无创观察血管的组织。荧光素眼底血管造影技术(fluorescein foundus angiography,FFA)是眼底疾病诊断的金标准,是获取眼底血管结构与血液循环情况的重要手段。基于FFA影像的定量分析将为眼底疾病的随访观察以及治疗效果的精确评价提供客观依据。但在造影过程中,病人不可避免地转动眼球,造成FFA图像序列中感兴趣区(例如视网膜血管分支、新生血管)的位置发生变化,给后续的图像定量分析与病情准确评估诊断带来困难。由于FFA图像序列具有背景荧光噪声大、在不同时间点血管的空间位置及灌注状态差异大等特点,一般的配准方法在处理FFA图像序列配准问题时有一定的局限性。针对以上问题,本文提出了一种基于互信息的FFA图像序列自动配准方法,较好地解决了FFA图像序列的配准问题,并且应用配准后的图像序列对患者眼底的血流速度进行了分析,取得了一些有价值的结果。本文完成的工作及贡献如下:(1)提出了一种基于互信息的FFA图像序列自动配准方法。在本方法中,首先采用多尺度线性滤波方法对FFA图像进行滤波,利用归一化原理增大血管点与背景点的对比度,采用阈值分割方法获得每帧FFA图像中的粗略血管网络;利用图像金字塔对分割后的图像进行下采样,然后利用互信息计算待配准图像与参考图像的相似性,通过进化策略对配准参数进行优化,获得互信息最大时图像的空间变换矩阵,实现FFA图像序列的配准。(2)将配准后的FFA图像序列应用于血流速度分析。在该分析中,首先选取参考图像中的感兴趣血管区域;根据配准的FFA图像序列,提取出血管点灰度随时间的变化曲线,并利用中值滤波器和高斯滤波器对数据进行滤波;然后对曲线进行5次多项式拟合,提取显影时间、峰值时间、灌注时间等血流特征参数;最后采用可视化方法,生成参数图像,反映眼底血流速度。(3)从当地三甲医院采集4例FFA造影数据(共1039帧)构建测试集,对本文所提出的FFA图像序列配准算法的配准精度、鲁棒性以及计算效率进行测试。结果表明,算法的总体配准率达到93%,失败率为1%,且耗时少。与常用的配准方法(GDB-ICP、Glocker B)相比,本文方法具有配准率高、速度快、鲁棒性好的优点。为未来的FFA影像的定量分析和临床应用奠定了基础。(4)从当地三甲医院采集了14例临床数据,其中包括6例中央视网膜静脉阻塞病例、3例糖尿病眼底病变病例、3例旁支静脉阻塞病例、2例前部缺血性病变病例临床造影数据。采用本文所提方法,对FFA图像序列进行了配准,在此基础上,生成了对应病例的血流参数图像。对不同病人的参数图像进行了对比分析,结果表明,针对不同疾病,参数图像能够较好的反应眼底血流速度,与临床专业医生的诊断基本一致。