用于 MRI 超分辨率的感知条件 GAN
图像与视频处理
2022-01-25 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
采集高分辨率磁共振(MR)图像是一个耗时的过程,这使其不适用于医疗急救和儿科患者。相比之下,低分辨率 MR 成像比高分辨率成像更快,但牺牲了更精确诊断所需的精细细节。超分辨率(SR)应用于低分辨率 MR 图像时,可通过以极少额外时间合成生成高分辨率图像来提升其效用。本文提出一种基于生成对抗网络(GANs)的 MR 图像 SR 技术,GANs 已被证明在 SR 中生成锐利细节方面非常有用。我们引入一种带感知损失的条件 GAN,其以输入的低分辨率图像为条件,从而提升了各向同性与各向异性 MRI 超分辨率的性能。
引用
@article{arxiv.2201.09314,
title = {Perceptual cGAN for MRI Super-resolution},
author = {Sahar Almahfouz Nasser and Saqib Shamsi and Valay Bundele and Bhavesh Garg and Amit Sethi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.09314},
year = {2022}
}