基于多尺度特征融合网络的CT图像超分辨率重建方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于多尺度特征融合网络的CT图像超分辨率重建方法，属于计算机深度学习技术及医学CT图像处理领域，本发明对图片进行下采样缩小2，3，4倍，接着采用双三次立方插值算法将其还原成原尺寸大小，再将图像切割成41*41像素大小的图像块。搭建的网络拓展了卷积层的宽度和深度，再将多层卷积提取的数据特征进行加权平均相加，通过多尺度特征融合将子网络中较低层次的信息传至后续网络，并引入局部和全局残差学习，从而增强网络对纹理细节信息的重建能力，结果证明，本发明设计的方法具有科学性、合理性，能够更好的恢复图像的纹理，取得了良好的实验效果。
基本信息
专利标题 ：
基于多尺度特征融合网络的CT图像超分辨率重建方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114332276A
申请号 ：
CN202111622225.7
公开（公告）日 ：
2022-04-12
申请日 ：
2021-12-28
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
任志鹏赵建平娄岩陈纯毅
申请人 ：
长春理工大学
申请人地址 ：
吉林省长春市卫星路7186号
代理机构 ：
长春市吉利专利事务所(普通合伙)
代理人 ：
王楠楠
优先权 ：
CN202111622225.7
主分类号 ：
G06T11/00
IPC分类号 ：
G06T11/00 G06T3/40 G06N3/04 G06N3/08 G06V10/80
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T11/00
2D图像的生成
法律状态
2022-04-29 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 11/00
申请日 : 20211228
申请日 : 20211228
2022-04-12 ：
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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