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本发明公开了一种基于生成对抗网络的多任务医学图像增强方法，用于实现医学图像的超分辨率和融合任务，包括以下步骤：步骤1，构建训练数据集，并对数据集进行预处理；步骤2，使用动态卷积和残差密集网络构成生成对抗网络模型；步骤3，设置所述网络模型的超参数和损失函数，并对所述损失函数进行优化；步骤4，输入预处理后的训练数据集到生成对抗网络模型，并训练网络得到已训练的生成对抗网络模型；步骤5，输入测试数据集到网络中，得到融合的超分辨率医学图像；步骤6，使用互信息Qmi和基于结构相似性设计的Qyang对融合的超
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114596285 A
(43)申请公布日 2022.06.07
(21)申请号 202210232832.0 G06N 3/08 (2006.01)
(22)申请日 2022.03.0
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