基于特征损失的医学图像超分辨率重建

摘要：

高分辨率的磁共振图像可以提供更加清晰的解剖图像,从而促进疾病的早期诊断.但是医疗成像系统的固有缺陷,使得高分辨率医学图像的获取面临许多问题,解决这类问题的方法之一就是使用超分辨率重建技术.针对医学图像超分辨率重建问题,设计一个前馈全连接卷积神经网络,网络包括五层卷积层和五个残差块,并且使用基于特征的损失函数,解决了使用均方误差损失函数不符合人视觉感的问题.该方法在网络内部实现图像4倍放大重建,避免了使用反卷积层上采样时出现的棋盘伪影.通过实验验证了方法的有效性,在视觉和数值结果上都有所提高.

关键词：医学图像、超分辨重建、卷积神经网络、特征损失

所属期刊栏目：54

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：四川省科技支撑计划资助项目2015RZ0008;四川省教育厅重点项目15ZA0186

在线出版日期：2018-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：202-207,218