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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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