[发明专利]基于稠密混合注意力网络的医学图像超分辨率重建方法有效
| 申请号： | 201910361678.5 | 申请日： | 2019-04-30 |
| 公开（公告）号： | CN110322402B | 公开（公告）日： | 2023-07-25 |
| 发明（设计）人： | 刘可文;马圆;熊红霞;刘朝阳;房攀攀;李小军;陈亚雷 | 申请（专利权）人： | 武汉理工大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06T7/00 |
| 代理公司： | 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 | 代理人： | 王守仁 |
| 地址： | 430070 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于稠密混合注意力网络的医学图像超分辨率重建方法。本发明在稠密神经网络的基础引入了混合注意力机制，使神经网络更加关注含有丰富高频信息的通道和区域，加速网络收敛、进一步提升超分辨率的精度。主要包括以下步骤：设计并搭建基于稠密神经网络与混合注意力机制的网络；预处理数据集，数据增强，构建训练样本；使用L2损失训练网络模型直至网络模型达到收敛；在超分辨率重建阶段，输入低分辨率的医学图像，利用训练好的网络模型超分辨重建出最终的高分辨率图像。本发明所述的方法相比主流的超分辨率方法精度更高，是一种有效的医学图像超分辨率重建方法。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 稠密 混合 注意力 网络 医学 图像 分辨率 重建 方法 | ||
【主权项】：
1.一种医学图像超分辨率重建方法，其特征是一种基于稠密混合注意力网络的医学图像超分辨率重建方法，该方法是在稠密神经网络的基础引入混合注意力机制，添加的混合注意力机制单元使神经网络更加关注含有丰富高频信息的通道和区域，增加网络的特征表达能力，加速网络收敛、进一步提升超分辨率的精度。
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