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基于深度学习网络的医学核磁共振(MR)图像超分辨重建实验研究,提出并构建一个大规模的高质量用于MR图像超分辨的数据集,涵盖了头颅、膝盖、乳房以及头颈4个部位。通过数据质量筛选和不同低分辨率图像生成方式,在原始图像的高分辨率基础下,以×2、×3、×4的下采样尺度,原始MRI图像形成3种不同尺度下的MR图像数据集,同时给出不同部位超分辨难易程度分析。采用7个在自然图像的超分辨率领域中取得最好效果的深度学习网络,将它们迁移到MR图像中,学习低分辨率MR图像到高低分辨MR图像的映射关系,并对比分析这些深度学