IJCAISep, 2023

多对比度 MRI 超分辨率和重建的深度展开卷积字典模型

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TL;DR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。
magnetic resonance imagingmulti-contrastsuper-resolutionreconstructionconvolutional dictionary
发现论文，激发创造
  • 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

  • 一种深度信息共享网络用于多对比度压缩感知 MRI 重建

    本文提出了一种基于深度学习的多对比度 MRI 重建模型，通过特征共享单元和密集连接单元进行信息传输和参数优化，实现了对大规模 MRI 数据集的高效重建，并在精确度和效率方面优于现有的单对比度和多对比度 MRI 方法。

    Apr, 2018

  • 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

  • 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

  • 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

  • 通过对比自蒸馏实现紧凑的单图像超分辨率

    本文提出一种对卷积神经网络进行压缩和加速的新型对比自蒸馏框架。利用通道分割技术构建且压缩学习后的模型，通过显式知识传递和对比损失来提高超分辨率图像和 PSNR / SSIM 的质量。

    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

  • 深度字典图像超分辨率

    通过提出基于深度字典（SRDD）的端到端超分辨网络，可以具有更好的泛化性能，包括高分辨率词典的显式学习，从而在不损失深度学习优势的情况下更好地处理不在训练集中的图像。

    Jul, 2022

  • 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