Mar, 2018

使用生成对抗网络和三维多级密集连接网络实现高效准确的 MRI 超分辨率

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TL;DR本篇论文提出了一种新的 3D 神经网络设计 —— 多级密集连接超分辨率网络（mDCSRN）结构，并进行了 3D 超分辨率重建应用的实验，结果表明在恢复 4x 分辨率降低的图像上，我们的新型神经网络结构比其他流行的深度学习方法性能更好和速度更快，并且具有促进现实输出的能力。
发现论文，激发创造
  • 使用 3D 深度密集连接神经网络的脑部 MRI 超分辨率

    本文提出了一种新的神经网络体系结构（3D Densely Connected Super-Resolution Networks），用于从单张低分辨率 MRI 图像中恢复高分辨率的脑部结构特征，实验表明该网络在还原 4 倍分辨率缩减图像方面优于双三次插值和其他深度学习方法。

    Jan, 2018

  • 针对 3D 脑部 MRI 超分辨率的增强生成对抗网络

    该研究开发了一种新的残差 - 残差稠密块发生器 (RRDG) 来解决基于 GAN 的三维 SISR，并提出了一种改进收敛行为的 Patch GAN 鉴别器来更好地建模脑图像纹理，并提出了一种新颖的解剖学保真度评估方法，这些开发通过一种简单，高效的方法结合起来，以实现影像和质地质量之间的平衡。

    Jul, 2019

  • 深度生成对抗残差卷积网络用于真实世界超分辨率

    通过提出一种深度残差卷积生成对抗网络（SRResCGAN）来解决真实世界中图像修复过程缺失的问题，该网络通过对 HR 领域的像素级监督来对模型进行敌对训练，并利用残差学习和凸优化技术来最小化能量函数，我们的实验表明，该方法易于部署到其他下采样算子和移动 / 嵌入式设备上，并且能够更好地适应真实世界中的图像噪声问题。

    May, 2020

  • 深度循环生成对抗残差卷积网络用于真实图像超分辨率

    本研究提出了一种基于 CycleGAN 和 GAN 框架的超分辨率方法，能够在真实世界的低分辨率与高分辨率图像转换中，保持数据分布的连续性，表现出较高的超分辨率效果。

    Sep, 2020

  • 使用 3D 生成对抗网络实现脑部 MRI 超分辨率

    该研究使用对抗学习方法，采用基于 SRGAN 模型的 3D 卷积生成高分辨率 MRI 扫描图像，结合最小二乘法的对抗损失和基于均方误差和图像梯度的内容项提高生成图像的质量，并在上采样阶段探索不同的解决方案，具有潜在的 3D 医学成像超分辨率应用价值。

    Dec, 2018

  • 单张磁共振图像超分辨率的通道分离网络

    本研究提出了利用通道分割网络（CSN）来缓解深度学习模型的表达负担，从而提高医学磁共振图像的空间分辨率。在各种磁共振图像（包括质子密度（PD）、T1 和 T2）上进行了广泛的实验，证明了所提出的 CSN 模型在单张图像超分辨率方面比其他最先进的方法具有更出色的性能。

    Oct, 2018

  • 基于 Transformer 的自蒸馏生成式先验用于脑 MRI 超分辨率

    本研究提出了一种基于 TransMRSR 的创新性两阶段脑 MRI 超分辨率方法，具有良好的细节保留和结构重建性能，其中 GAN 是提高高分辨率图像生成质量的关键模块之一。

    Jun, 2023

  • 增强图像：核磁共振中使用人工智能进行超分辨率

    本章提供了关于深度学习技术用于改善 MRI 空间分辨率的概述，包括卷积神经网络、生成对抗网络，以及更高级的模型，如 transformers、扩散模型和隐式神经表示。我们探索了超分辨图像对临床和神经科学评估的影响，并涵盖网络架构、图像评估指标、网络损失函数和训练数据细节等各种实际主题，包括模拟低分辨率图像的下采样方法和数据集选择。最后，我们讨论了深度学习 MRI 超分辨率的现有挑战和潜在未来发展方向，旨在促进其广泛应用于各种临床和神经科学应用。

    Jun, 2024

  • 自监督对比学习中的非配对 MRI 超分辨率

    本研究提出了一种基于自监督对比学习的非配对 MRI 超分辨率方法，利用有限的训练数据提高超分辨率性能，结果显示即使在仅有有限数量的 HR 图像的情况下，峰值信噪比和结构相似性指数都得到了显著提高，强调了该方法在解决有限训练数据挑战上的潜力，以推进临床应用中的高分辨率 MRI。

    Oct, 2023

  • InverseSR：使用潜在扩散模型进行脑部 MRI 超分辨率

    利用潜在扩散模型 (latent diffusion model) 配合深度学习方法，提高临床 MRI 扫描的分辨率，为 MRI 重建提供有力的先验信息。

    Aug, 2023