May, 2023

联合磁共振序列优化在自旋回波磁共振成像超分辨率方面的效果优于纯神经网络方法

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TL;DR针对超分辨率 MRI 在 TSE 序列中应用的限制，我们提出了一种基于通信电磁物理的方法，在优化 MR 序列和神经网络参数的同时进行 SR-TSE 图像的超分辨率重建，实验结果表明相比单纯的神经网络训练方法，我们的方法实现了更好的图像重建效果。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 基于任务变换网络的 MRI 恢复与超分辨率联合重建

    本文提出了一种基于 T$^2$Net 的 MRI 重建和超分辨率的多任务联合学习框架，将重建和超分辨率分成两个子分支，通过任务转换器实现了两个任务的共享特征学习，实验结果表明该模型在定量和定性方面都显著优于先进的序列方法。

    Jun, 2021

  • 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

  • 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

  • 基于稀疏图注意力机制的卷积神经网络 MRI 超分辨率

    提出利用多个卷积算子特征提取模块的 A 网络，通过多次跨特征提取模块的交互来突出关键特征，并使用基于注意力的稀疏图神经网络模块建立像素特征之间的关系，以弥补卷积神经网络模型表达能力有限的缺陷，在医学图像分辨率提高方面获得了显著的改进。

    May, 2023

  • 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

    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。

    Sep, 2022

  • 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

  • 磁共振图像的切片间超分辨率：预训练和自监督微调

    提出了一种自监督超分辨率 MR 图像的方法，通过预训练和微调模型，实现高质量的图像重建，可应用于临床医学领域。

    Jun, 2024

  • 使用弱监督联合卷积稀疏编码进行三维医学图像的同时超分辨率和跨模态合成

    该论文提出了一种利用少量已注册的多模态图像对进行弱监督联合稀疏编码，从低分辨率单模态图像中生成高分辨率多模态图像的方法，并通过最大均值偏差项结合未配对数据来提高联合字典的学习质量，本文实验证明，该方法在超分辨率重建和同时进行超分辨率和跨模态综合方面优于现有技术。

    May, 2017