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基于频域约束和交叉融合特征网络的磁共振图像超分辨率重建算法
1
作者
李嘉丽
王国中
赵海武
《中国医学物理学杂志》
CSCD
2023年第1期31-38,共8页
磁共振(MR)图像常用于临床医学诊断,获得高分辨率MR图像有利于进行医学分析。目前主流的基于参考的图像超分辨率重建算法重建的图像,其视觉效果取得了明显的提升,但仍存在明显的伪影问题。针对该问题,提出频域约束和交叉融合特征网络(FC...
磁共振(MR)图像常用于临床医学诊断,获得高分辨率MR图像有利于进行医学分析。目前主流的基于参考的图像超分辨率重建算法重建的图像,其视觉效果取得了明显的提升,但仍存在明显的伪影问题。针对该问题,提出频域约束和交叉融合特征网络(FCCF)模型,即引入频域损失函数作为约束条件,并构建一种多分辨率特征融合机制,通过交叉融合不同分辨率的图像特征来提高生成图像的质量,使重建结果具有更清晰的细节,没有明显的伪影。在合成和真实的MR图像数据集上分别用PSNR和SSIM指标进行评估,实验结果明显优于现有的超分辨率重建方法。
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关键词
磁共振成像
超分辨率重建
频域约束
深度学习
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职称材料
题名
基于频域约束和交叉融合特征网络的磁共振图像超分辨率重建算法
1
作者
李嘉丽
王国中
赵海武
机构
上海工程技术大学电子电气工程学院人工智能产业研究院
出处
《中国医学物理学杂志》
CSCD
2023年第1期31-38,共8页
基金
国家重点研发计划(2019YFB1802702)。
文摘
磁共振(MR)图像常用于临床医学诊断,获得高分辨率MR图像有利于进行医学分析。目前主流的基于参考的图像超分辨率重建算法重建的图像,其视觉效果取得了明显的提升,但仍存在明显的伪影问题。针对该问题,提出频域约束和交叉融合特征网络(FCCF)模型,即引入频域损失函数作为约束条件,并构建一种多分辨率特征融合机制,通过交叉融合不同分辨率的图像特征来提高生成图像的质量,使重建结果具有更清晰的细节,没有明显的伪影。在合成和真实的MR图像数据集上分别用PSNR和SSIM指标进行评估,实验结果明显优于现有的超分辨率重建方法。
关键词
磁共振成像
超分辨率重建
频域约束
深度学习
Keywords
magnetic resonance imaging
super-resolution reconstruction
frequency domain constraint
deep learning
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于频域约束和交叉融合特征网络的磁共振图像超分辨率重建算法
李嘉丽
王国中
赵海武
《中国医学物理学杂志》
CSCD
2023
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