MMSep, 2022

基于模型引导的多对比度深层展开网络用于 MRI 超分辨率重构

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TL;DR本文提出了一种新的模型引导的可解释深层展开网络 (MGDUN) 用于医学图像超分辨重建，该方法解决了现有超分辨率重建网络的黑匣子缺陷和单一对比度或简单多对比度融合机制的问题通过，通过手动设计的目标函数重建高分辨率 MRI，实验证明该方法在 IXI 数据集和 BraTs 2019 数据集上具有优越性。
magnetic resonance imagingsuper-resolution reconstructioninterpretable neural network modelsmulti-contrast fusion mechanismmgdun
发现论文，激发创造
  • 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

  • 深度展开网络与空间对齐的多模态 MRI 重建

    通过在多模态磁共振成像 (MRI) 的重建过程中适当嵌入空间对齐任务，利用深度展开网络来解决模态间不对齐的问题，本文提出了一种新颖的具有空间对齐能力的深度展开网络 (DUN-SA)，并通过终端到终端的训练，展示了优于现有方法的重建性能。

    Dec, 2023

  • 多对比度 MRI 超分辨率和重建的深度展开卷积字典模型

    我们提出了一个基于多对比度卷积字典模型 (MC-CDic) 的方法，通过优化算法和数据保真项对多对比度磁共振图像进行建模，实现了对多对比度图像的共同特征和独特特征的明确建模。我们使用迭代优化算法将模型拟合，并将迭代步骤展开为一个深度 CDic 模型，其中近似操作由可学习的 ResNet 替代。此外，还引入了多尺度字典以进一步提高模型性能。实验结果表明，与现有的 SOTA 方法相比，我们的 MC-CDic 模型具有更好的性能。

    Sep, 2023

  • 通过渐进网络实现多对比度超分辨率磁共振成像

    本文提出了一种用于 MRI 多对比度超分辨率图像的神经网络方法，实验结果表明该网络可以产生高质量的超分辨率图像，在图像质量和结构相似度方面优于其他多对比度超分辨率方法，而且渐进网络即使在原始低分辨率图像高度下采样时，也比非渐进网络更能产生更好的 SR 图像质量。

    Aug, 2019

  • 基于多阶段集成网络的多对比度 MRI 超分辨率重建

    本文提出了一种多阶段集成网络（MINet）用于多对比度 MRI SR，该网络能够显式地建模不同阶段的多对比度图像之间的依赖关系以引导图像 SR。实验证明，MINet 优于目前的多对比度 SR 方法，具有改善目标图像质量的能力。

    May, 2021

  • 多对比度 MRI 的双任意尺度超分辨率

    本文提出了一种基于隐式神经表示的双任意多对比度 MRI 超分辨率方法 (Dual-ArbNet)，该方法可以无限制地使用任意缩放的目标和参考图像进行图像重建，并通过课程学习策略提高了该方法在两个 MRI 数据集上的性能。

    Jul, 2023

  • 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

    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。

    Mar, 2018

  • 深度广义展开网络用于图像修复

    该论文提出了一种基于 PGD 算法的 Deep Generalized Unfolding Network（DGUNet）进行图像修复，通过在梯度下降步骤中集成梯度估计策略和设计跨不同 PGD 迭代中 Proximal mapping 的中间信息通路，实现对复杂和现实世界图像的修复，同时保持了透明度和可解释性。实验结果表明，该方法在各种图像修复任务中的性能、可解释性和通用性均优于现有方法。

    Apr, 2022

  • 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

  • 重新思考用于多对比度 MRI 超分辨率的扩散模型

    提出了一种名为 DiffMSR 的高效扩散模型，用于多对比度磁共振成像的超分辨率重建，通过在高度紧凑的低维潜空间中应用扩散模型生成高频详细信息的先验知识，并设计了 PLWformer 作为解码器，使重建的 MR 图像保持无失真。在公共和临床数据集上的大量实验表明，DiffMSR 优于现有方法。

    Apr, 2024