一种基于生成对抗网络改进的医学图像超分辨率方法
授权
摘要
一种基于生成对抗网络改进的医学图像超分辨率方法，获取高分辨率医学图像数据集，分为训练数据集和测试数据集；将高分辨率医学图像数据集进行下采样得到低分辨率医学图像数据集；在SRGAN的生成器模块的残差块中使用空洞卷积替代普通卷积，得到第一网络结构模型；将第一网络结构模型的生成器模块的批归一化层去掉，得到第二网络结构模型；利用平均结构相似性感知损失函数改进SRGAN的感知损失函数，得到结构感知损失函数；将高分辨训练数据集和低分辨率训练数据集作为第二网络结构模型的输入，利用结构感知损失函数对第二网络结构模型进行训练；利用高分辨测试数据集和低分辨率测试数据集，对训练后的第二网络结构模型进行验证，完成医学图像超分辨率。
基本信息
专利标题 ：
一种基于生成对抗网络改进的医学图像超分辨率方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN111178499A
申请号 ：
CN201911259611.7
公开（公告）日 ：
2020-05-19
申请日 ：
2019-12-10
授权号 ：
CN111178499B
授权日 ：
2022-06-07
发明人 ：
徐亦飞姜绪浩周住铭蔚萍萍
申请人 ：
西安交通大学
申请人地址 ：
陕西省西安市咸宁西路28号
代理机构 ：
西安通大专利代理有限责任公司
代理人 ：
李鹏威
优先权 ：
CN201911259611.7
主分类号 ：
G06N3/04
IPC分类号 ：
G06N3/04 G06N3/08 G06T3/40
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N3/00
基于生物学模型的计算机系统
G06N3/02
采用神经网络模型
G06N3/04
体系结构，例如，互连拓扑
法律状态
2022-06-07 ：
授权
2020-06-12 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 3/04
申请日 : 20191210
申请日 : 20191210
2020-05-19 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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