文章摘要:核磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging,MRI）被广泛运用于临床医学检测，但是多种原因导致MRI图像的分辨率和解析能力都需要进一步加强。本文针对MRI超分辨率重构任务，提出了超分辨率重构WGAN网络，构建了合适的网络模型及损失函数：基于残差U-net WGAN后端上采样超分模型并设计了感知损失、纹理损失和对抗损失用于恢复低分辨率MRI图像中的细节信息。此网络在2D MRI的3000张脑影像上获得了33.09PSNR值与0.95的SSIM平均值,我们提出的网络比经典超分方法在PSNR上提高4.09,SSIM指标上提高0.06，这些证明我们提出的网络能够更好的学习MRI低分辨率图像到高分辨率之间的映射关系，本方法有效稳定，可以广泛应用于相似系统。

文章关键词:生成对抗网络,超分辨率重构,磁共振图像,深度学习,

项目基金:国家自然科学基金项目(No.61972041,No.62072045)的支持,

作者单位:1. 北京师范大学人工智能学院 

论文分类号: R445.2;TP391.41

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文章来源： 华东师范大学学报 网址: http://hdsfdxxb.400nongye.com/lunwen/itemid-100884.shtml

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