面向多对比度 MRI 的灵活对齐超分辨率网络
图像与视频处理
2023-01-10 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
磁共振成像通过获取生物组织的结构信息在临床诊断中发挥重要作用。近来，许多多对比度 MRI 超分辨率网络取得了良好效果。然而，多数研究忽视了多对比度 MRI 前景尺度与块大小不当的影响，这很可能导致特征对齐不当。为解决该问题，我们提出用于多对比度 MRI 超分辨率的灵活对齐超分辨率网络（FASR-Net）。FASR-Net 的灵活对齐模块由两个用于特征对齐的模块组成。(1) 单-多金字塔对齐（S-A）模块解决低分辨率（LR）图像与参考（Ref）图像尺度不同的情况。(2) 多-多金字塔对齐（M-A）模块解决 LR 与 Ref 图像尺度相同的情况。此外，我们提出跨层级渐进融合（CHPF）模块以有效融合特征，进一步提升图像质量。与其他最先进方法相比，FASR-Net 在 FastMRI 与 IXI 数据集上取得了最具竞争力的结果。我们的代码将发布于 \href{https://github.com/yimingliu123/FASR-Net}{https://github.com/yimingliu123/FASR-Net}。
引用
@article{arxiv.2210.03460,
title = {Flexible Alignment Super-Resolution Network for Multi-Contrast MRI},
author = {Yiming Liu and Mengxi Zhang and Weiqin Zhang and Bo Jiang and Bo Hou and Dan Liu and Jie Chen and Heqing Lian},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.03460},
year = {2023}
}