【摘 要】
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现代医学影像技术已成为临床医学领域不可或缺的工具,高质量、高分辨率的医学图像能够帮助医生进行更准确的诊断,但医学图像的分辨率受到多种物理、技术和经济因素的限制。超分辨率重建技术可以提供一个成本较低的解决方案。超分辨率重建是一个典型的病态问题,主要目的是将低分辨率图像映射为高分辨率图像。图像超分辨率重建技术主要包括基于插值、基于重建和基于学习三类。目前,比较主流的图像超分辨率重建方法是基于深度学习的
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现代医学影像技术已成为临床医学领域不可或缺的工具,高质量、高分辨率的医学图像能够帮助医生进行更准确的诊断,但医学图像的分辨率受到多种物理、技术和经济因素的限制。超分辨率重建技术可以提供一个成本较低的解决方案。超分辨率重建是一个典型的病态问题,主要目的是将低分辨率图像映射为高分辨率图像。图像超分辨率重建技术主要包括基于插值、基于重建和基于学习三类。目前,比较主流的图像超分辨率重建方法是基于深度学习的方法。本论文提出了两种三维医学图像超分辨率重建网络,分别是基于宽残差注意力的三维医学图像超分辨率重建网络和基于改进稠密神经网络的三维医学图像超分辨率重建网络。本论文的创新点为:第一,为了进一步提取浅层特征,本论文采用具有不同扩张率的空洞卷积在不增加参数的情况下,扩大网络的感受野。第二,为了充分利用密集连接和残差连接网络的优点,本论文结合使用密集分支和残差分支进行网络的构建。第三,本论文使用通道注意力模块和空间注意力模块加强通道和空间中的重要特征,提升网络性能;在此过程中,采用全局和局部残差策略不仅有助于将信息传递到后层,还有助于缓解梯度消失问题。第四,本论文使用特征融合模块融合不同层次的特征以充分利用不同尺度的信息。本论文针对HCP、ADNI、LUNA三种数据集,采用普通退化和K空间截断两种退化方式,并将实验结果与SRCNN、FSRCNN、DCSRN、Re CNN、DCED和SRRes Net等先进的方法进行了对比。实验结果表明,本论文的方法在图像的客观质量和视觉效果两方面都有更好的性能,也说明本论文的网络有一定的泛化能力。
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