基于超分辨率生成对抗网络的前列腺 MRI 各向异性超分辨率研究
图像与视频处理
2019-12-23 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
获取高分辨率（HR）磁共振（MR）图像需要患者长时间保持静止，这会导致患者不适并增加运动伪影的概率。一种可能的解决方案是获取低分辨率（LR）图像，并使用超分辨率生成对抗网络（SRGAN）对其进行处理以生成超分辨率版本。本工作将 SRGAN 应用于前列腺 MR 图像并进行了三个实验。第一个实验探索将平面内 MR 图像分辨率提高 4 倍和 8 倍，结果表明，虽然 PSNR 和 SSIM（结构相似性）指标低于各向同性双三次插值基线，但 SRGAN 能够生成具有高边缘保真度的图像。第二个实验通过合成图像探索各向异性超分辨率，即网络输入图像为 HR 图像各向异性降采样版本。该实验证明了改进 SRGAN 执行各向异性超分辨率的能力，其定量图像指标与各向异性双三次插值基线相当。最后，第三个实验将改进版 SRGAN 应用于从体素 MR 数据的层间切片获得的各向异性图像进行超分辨率重建。输出的超分辨率图像含有大量高频信息，使其在视觉上接近其 HR 对应图像。总体而言，各实验的 promising 结果表明，MR 图像超分辨率是一项成功的技术，且由各向异性切片生成各向同性 MR 图像体是可达成的目标。
引用
@article{arxiv.1912.09497,
title = {Anisotropic Super Resolution in Prostate MRI using Super Resolution Generative Adversarial Networks},
author = {Rewa Sood and Mirabela Rusu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.09497},
year = {2019}
}
备注
International Symposium on Biomedical Imaging, 4 pages, 4 figures, 1 table