Deform-Mamba 网络用于 MRI 超分辨率
计算机视觉与模式识别
2024-07-09 v1
摘要
本文提出了一种新型架构，称为 Deform-Mamba，用于 MR 图像超分辨率。不同于面临局部感受野或计算成本高的常规 CNN 或变换器基于超分辨率方法，本方法旨在有效探索图像的局部和全局信息。具体而言，我们开发了由两个分支构成的 Deform-Mamba 编码器，分别为调制变形块和视觉 Mamba 块。我们还在瓶颈层设计了多视角上下文模块以探索多视角上下文内容。感谢编码器提取的特征，包括内容自适应的局部和高效全局信息，视觉 Mamba 解码器最终生成高质量的 MR 图像。此外，我们引入了对比边缘损失以促进边缘和对比度相关内容的重建。定量和定性实验结果表明，在 IXI 和 fastMRI 数据集上，我们的方法实现了具竞争力的性能。
引用
@article{arxiv.2407.05969,
title = {Deform-Mamba Network for MRI Super-Resolution},
author = {Zexin Ji and Beiji Zou and Xiaoyan Kui and Pierre Vera and Su Ruan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.05969},
year = {2024}
}