基于深度协作表达的CT图像特征关联定位算法

单层协作表达算法重建CT图像超分辨率效果较差,不能创造CT图像关联特征定位的有利条件,因此,采用深度协作表达算法实现CT图像特征关联定位。该算法逐层迭代更新初始化字典,更新对应每层的最优表达权重系数,将最后表达层全部重建图像块合为高分辨率CT图像。采用距离法计算特征相似性,特征间欧氏距离越小、相似性越大,与选定特征距离最小的特征为关联特征,采用Sobel算子模板构建活动轮廓线套索融合模型,提取CT图像边缘点灰度值与关联特征点灰度值求取灰度势能差异性特征,完成CT图像特征关联定位。研究表明,定位算法用于肺部CT图像诊断时错误率小、定位病灶位置精准,可在医疗诊断中推广使用。