[发明专利]基于多重优化的MR图像深度网络超分辨方法在审
| 申请号： | 202111055372.0 | 申请日： | 2021-09-09 |
| 公开（公告）号： | CN113744132A | 公开（公告）日： | 2021-12-03 |
| 发明（设计）人： | 刘环宇;李君宝;罗庆;邵明媚;杨一;董博 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06T7/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 哈尔滨华夏松花江知识产权代理有限公司 23213 | 代理人： | 杨晓辉 |
| 地址： | 150001 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 基于多重优化的MR图像深度网络超分辨方法，解决了现有利用深度学习网络重建超分辨率MR图像时难以在模型复杂度和训练难度取得较好平衡的问题，属于图像超分辨率重建技术领域。本发明包括：获取MR图像训练集，包括多切片的低分辨MR图像集和对应的多切片高分辨MR图像集；利用MR图像训练集对超分辨深度学习网络进行训练，超分辨深度学习网络包括融合层和多个超分辨网络，每个超分辨网络的输入为低分辨MR图像，每个超分辨网络的输出同时输入到融合层，融合层输出高分辨MR图像；利用训练完成后的超分辨深度学习网络将低分辨MR图像重建为高分辨MR图像。超分辨网络和融合层在训练时，可采用不同的损失函数的级联。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多重 优化 mr 图像 深度 网络 分辨 方法 | ||
【主权项】：
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