基于深度协作表达的CT图像特征关联定位算法

• 作者: 丁丹卉 孔玲 张国富 毛怡盛 王保茎 秦全波
• 来源期刊: 生物医学工程研究
• 学科: 医学
• 关键词: 深度协作表达 CT图像 特征 相似性 关联 定位
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 426-428,444
• 页数: 4页
• 分类号: R318|TN249
• 字数: 2205字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19529/j.cnki.1672-6278.2019.04.09

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张国富		19	91	5.0	9.0
2	王保茎		4	1	1.0	1.0
3	秦全波		8	8	2.0	2.0
4	丁丹卉		7	1	1.0	1.0
5	毛怡盛		3	1	1.0	1.0
6	孔玲		3	1	1.0	1.0