结合反卷积的CT图像超分辨重建网络

来源 :计算机辅助设计与图形学学报 | 被引量 : 12次 | 上传用户：king943

【摘要】

：

医学图像的质量对于患者疾病的诊断、治疗乃至科学研究起着重要的作用.然而,受医疗设备和放射剂量等因素的影响,医学CT图像的分辨率普遍较低.为了实现医学CT图像超分辨重建,提出一种结合反卷积的神经网络算法,通过引入反卷积操作,有效地建立了低/高分辨率图像之间端到端的映射.首先选取肺部、脑部、心脏和脊椎等部位的1 500幅CT图像作为训练数据,将训练数据下采样后输入网络模型;然后建立正反卷积网络模型学习

【作者】

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徐军刘慧郭强张彩明

【机构】

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山东财经大学计算机科学与技术学院,山东省数字媒体技术重点实验室,山东大学计算机科学与技术学院,山东高校未来智能计算协同创新中心

【出处】

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计算机辅助设计与图形学学报

【发表日期】

：

2018年11期

【关键词】

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CT图像超分辨重建卷积神经网络反卷积 PReLU CT imagesuper-resolution reconstructionconvolution n

【基金项目】

：

国家自然科学基金重点项目浙江联合基金(U1609218),国家自然科学基金(61572286,61472220),山东省重点研发计划(2017CXGC1504),山东省自然科学基金(ZR2017JL029),山东省高等学校优势学科人才团队培育计划.

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