【摘 要】
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目前临床上通常通过观察CT图像或MRI图像诊断椎间盘疾病.CT图像较MRI图像成本低、成片速度快，但存在对比度低，椎间盘病灶区模糊，边缘不明显等问题.针对以上问题，提出一种改进的SRGAN网络的CT图像增强方法.该方法使用自适应分割融合方法做图像预处理，在SRGAN的生成器中引入注意力机制；同时加入边界损失函数，使增强后的CT图像的病灶区更加清晰，边缘更加明显。该方法在河南省人民医院提供的真实头颈
【基金项目】
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国家自然科学基金（81772009）； 郑州市协同创新重大专项（20XTZX05015;20XTZX06013）；
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目前临床上通常通过观察CT图像或MRI图像诊断椎间盘疾病.CT图像较MRI图像成本低、成片速度快，但存在对比度低，椎间盘病灶区模糊，边缘不明显等问题.针对以上问题，提出一种改进的SRGAN网络的CT图像增强方法.该方法使用自适应分割融合方法做图像预处理，在SRGAN的生成器中引入注意力机制；同时加入边界损失函数，使增强后的CT图像的病灶区更加清晰，边缘更加明显。该方法在河南省人民医院提供的真实头颈CT图像和MR图像上进行实验，选用经典的图像增强算法和目前最新的图像增强算法做对比，对增强后CT图像进行客观评价，同时由两名临床医生通过5分制图像质量评估标准对增强后的CT图像进行主观评估.结果显示：该方法显著提升了CT图像的SSIM、PSNR、信息熵、边缘强度和平均梯度，同时增强后的CT图像病灶区更加清晰，边缘更加明显，医生也对增强后的CT图像有很好的评估.
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