基于多尺度残差网络的CT图像超分辨率重建

吴磊; 吕国强; 赵晨; 盛杰超; 冯奇斌

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基于多尺度残差网络的CT图像超分辨率重建

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cqvip:为了将超分辨率重建算法应用于医学影像领域,提升各类医学影像的分辨率,针对当前主流算法网络结构和分辨率提升倍数的尺度单一性问题,提出了一种应用于CT图像的多尺度残差网络模型。首先,通过级联多层残差块构建模型框架,残差块内采用3种尺度的卷积核提取低分辨率图像的细节特征。然后,将特征图融合在一个维度进行特征映射和数据降维,并将多尺度特征信息导入下一残差块。最后,将网络学习到的残差图与低分辨率图像融合,重建高分辨率图像。采用经过多种放大倍数处理的CT图像对网络进行混合训练,实现了一个模型可以同时支持多种倍数的分辨率提升。实验结果表明:在2,3,4倍放大因子下,该模型重建的CT图像PSNR平均较VDSR算法高0.87,0.83,1.16dB。因此,本文模型有效提升了CT图像的超分辨率重建效果,更锐利地恢复了其细节特征,同时大大提升了算法实用性。

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来源
《液晶与显示》 |2019年第10期|1006-1012|共7页
作者
吴磊; 吕国强; 赵晨; 盛杰超; 冯奇斌;
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作者单位

合肥工业大学特种显示技术国家工程实验室现代显示技术省部共建国家重点实验室光电技术研究院安徽合肥230009;

合肥工业大学电子科学与应用物理学院安徽合肥230009;

合肥工业大学仪器科学与光电工程学院安徽合肥230009;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
医学图像; 超分辨率重建; 多尺度特征; 残差网络; 深度学习;

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