文献类型：会议论文

中文题名：一种基于SRNO的医学图像超分辨重建方法的研究

作者：岳丹鸣[1];徐节[1];阮雍硕[1];江静[1];

第一作者：岳丹鸣

机构：[1]北京联合大学智慧城市学院;

第一机构：北京联合大学智慧城市学院

会议论文集：中国计算机用户协会网络应用分会2024年第二十八届网络新技术与应用年会论文集

会议日期：20241121

会议地点：中国山东威海

语种：中文

中文关键词：医学图像;SRNO-MedSR;超分辨率重建;超分辨率神经算子;核积分

摘要：为了能够更清晰地看到病变的细微结构,在医学图像分析中,要求图像具有丰富的细节信息。但由于成像条件以及患者个体差异等多种因素的影响,实际获取的医学图像往往质量较差,难以达到辅助临床诊断的要求。提出了一种基于超分辨率神经算子的医学图像超分辨率方法(SRNO-MedSR),该算法的核心思想是从低分辨率的医学图像中解析出任意尺度的高分辨率的医学图像,将LR-HR图像对表示为不同的连续函数,接着学习相应函数空间之间的映射。首先,将LR图像输入嵌入到更高维的隐空间中,捕获足够的基函数。然后,通过核积分机制迭代逼近隐式图像函数。最后,通过降维生成目标坐标处的RGB值。实验结果表明,使用SRNO-MedSR在医学图像数据集上进行超分辨率重建效果显著。