基于无监督约束的动态AS-OCT长程稳定虹膜追踪技术及其在原发性闭角型青光眼评估中的应用

　　本文提出了一种创新的无监督约束抖动优化追踪框架（CJRTrack），用于解决高分辨率动态前节光学相干断层扫描（AS-OCT）视频中虹膜运动追踪的难题。该技术通过整合关键区域确定与无监督形变优化，有效克服了眼球抖动和形态不稳定性，首次实现了对原发性闭角型青光眼（PACG）患者虹膜生物标志物的精准运动量化，为早期诊断和精准治疗提供了突破性技术支撑。

　　

Highlight

• 我们通过关键追踪区域的无监督约束优化，实现了高分辨率动态AS-OCT的创新性稳定自动运动追踪。该方法能稳定区域抖动并利用形变校正，在混合运动干扰下支持精细化高分辨率追踪

• 我们提出了具有拓扑和距离约束的鲁棒追踪框架，用于长程、多尺度和临床多变的虹膜追踪。该模型能主动适应异常帧，并在不同分辨率下保持高效精准的追踪性能

• 所提出的基于约束的优化模型可灵活扩展到现有形变模型中以提升追踪性能

• 本研究量化了分离混合动力学下的弹性虹膜形变，并进行了全面临床验证。通过该量化揭示的动态AS-OCT中疾病相关差异具有统计学意义，这在先前研究中从未被报道，标志着超越了临床检查可行性的关键临床贡献

• 模型有效性已在多中心动态AS-OCT数据集上针对最先进追踪方法进行了广泛评估

Related works

由于我们的动态AS-OCT分析流程主要建立在可形变追踪方案上，本文详细回顾了用于原发性闭角型青光眼（PACG）筛查的AS-OCT评估、医学成像中的运动校正和弹性运动追踪等相关研究。

Proposed method

本节介绍CJRTrack的整体框架，该框架通过利用全局时间稳定性和基于无监督约束的形变追踪优化，有效估计虹膜生物标志物的长程稳定轨迹。我们考虑高分辨率帧序列I_Hi-Res ∈ R^H×W×3及其时间序列t。给定n个初始生物标志物P⁰_Hi-Res，我们的目标是预测每个点P′_Hi-Res的逐帧轨迹，其位置坐标为(x′_Hi-Res, y′_Hi-Res)