面向心脏 MRI 的高效相位感知视频超分辨率
图像与视频处理
2020-07-09 v4 计算机视觉与模式识别
摘要
心脏磁共振成像（CMR）因能以无创、无痛方式呈现心脏结构与功能而被广泛应用。然而，受硬件限制，获取高质量扫描耗时且成本高昂。为此，我们提出一种新颖的端到端可训练网络，在不升级硬件且不修改扫描协议的情况下解决 CMR 视频超分辨率问题。我们将心脏知识融入模型以辅助利用时间信息。具体而言，我们将心脏知识表述为周期函数，其专门适配 CMR 的周期性特征。此外，所提出的残差之残差学习方案促使网络以渐进细化方式学习低分辨率到高分辨率的映射。该机制使网络能依据任务难度调整细化迭代次数，从而具备自适应能力。在大规模数据集上的大量实验结果表明，所提方法优于众多当前最优（SOTA）方法。
引用
@article{arxiv.2005.10626,
title = {Efficient and Phase-aware Video Super-resolution for Cardiac MRI},
author = {Jhih-Yuan Lin and Yu-Cheng Chang and Winston H. Hsu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.10626},
year = {2020}
}
备注
MICCAI 2020