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摘要
高分辨率磁共振图像对于医学诊断具有重要意义,本文提出一种多分辨率学习卷积神经网络,并应用于磁共振图像超分辨率。网络是一种新型深度残差网络,包含用于特征提取的残差单元、多分辨率上采样的反卷积层以及多分辨率学习层。设计的网络在低分辨率图像空间中实现图像超分辨率,采用多分辨率上采样实现多个残差单元信息融合并加速网络,多分辨率学习能够自适应地确定各分辨率上采样的高维特征图对磁共振图像超分辨重建的贡献度。实验表明,论文提出的方法能够很好地超分辨率重建磁共振图像,优于最新的深度学习方法。
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高分辨率磁共振图像对于医学诊断具有重要意义,本文提出一种多分辨率学习卷积神经网络,并应用于磁共振图像超分辨率。网络是一种新型深度残差网络,包含用于特征提取的残差单元、多分辨率上采样的反卷积层以及多分辨率学习层。设计的网络在低分辨率图像空间中实现图像超分辨率,采用多分辨率上采样实现多个残差单元信息融合并加速网络,多分辨率学习能够自适应地确定各分辨率上采样的高维特征图对磁共振图像超分辨重建的贡献度。实验表明,论文提出的方法能够很好地超分辨率重建磁共振图像,优于最新的深度学习方法。
