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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
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114332276 A
(43)申请公布日 2022.04.12
(21)申请号 202111622225.7
(22)申请日 2021.12.28
(71)申请人 长春理工大学
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