Multimodální registrace retinálních snímků z fundus kamery a OCT

Abstract

Tato práce se zabývá multimodální registrací snímků sítnice z různých skenovacích zařízení. Multimodální registrace umožňuje zvýraznit prvky na snímcích sítnice, které jsou důležité pro detekci různých typů onemocnění oka (jako je glaukom, degradace nervových vláken, degradace cév, atd.). Teoretická část tvoří zhruba první půlku práce a je následována praktickou částí, která popisuje postupy při různých typech registrací snímků z fundus kamery, SLO a OCT. Registrace fundus a SLO snímků je provedena pomocí prostorové transformace. Tato práce popisuje tři různé metody registrace SLO snímků se snímky z fundus kamery. První a zároveň nejjednodušší je manuální registrace. Druhou je automatická registrace založená na metodě korelace. Výsledky, včetně porovnání obou metod, jsou uvedeny v závěru. Třetím typem je poloautomatická registrace, která využívá výhod obou předchozích metod a tím pádem je kompromisem mezi rychlostí a přesností registrace. Registrace fundus snímků a B-scanů z OCT je realizována dvěma různými metodami. První je opět založená na korelaci a druhá na prostorové transformaci. Všechny tyto registrační metody jsou realizovány také prakticky v programovém prostředí Matlab.This thesis is dealing with multimodal registration of retina from different scanning devices. With this multimodal registration is possible to enhance some details on the images which are crucial to detect different types of eye diseases (such as glaucoma, nerve fibre layer degradation, vessel degradation, etc.). The theoretical background of this thesis is followed by practical application which describes different types of registration of fundus, SLO and OCT images. Registration of fundus and SLO images is processed with spatial transformation. This thesis works with three different kinds of fundus and SLO image registration. First is the manual registration, which is the simplest one. The second one is automatic registration which is based on correlation. The results of these methods are discussed in conclusion. The third type – semi-automatic uses qualities of both previous methods and makes a compromise between accuracy and speed. Registration of fundus image and OCT B-scans is provided by two different methods. First is correlation-based registration, and second spatial-transformation-based method. All of the registration methods are provided with practical examples (algorithms) designed in Matlab.