基于特征坐标网络的 MRI 尺度无关超分辨率
计算机视觉与模式识别
2022-10-19 v2 机器学习
摘要
我们提出使用坐标网络解码器来完成 MRI 中的超分辨率任务。坐标网络的连续信号表示使该方法具有尺度无关性，即可以在连续尺度范围内训练，随后以任意分辨率进行查询。由于在固有噪声数据上执行超分辨率存在困难，我们分析了多种去噪策略下的网络行为。最后，我们将该方法与使用定量指标以及一项由放射科医生参与的研究进行的标卷积解码器进行比较，该研究通过我们新开发的用于基于网络的医学图像评估的工具 Voxel 实现。
引用
@article{arxiv.2210.08676,
title = {Scale-Agnostic Super-Resolution in MRI using Feature-Based Coordinate Networks},
author = {Dave Van Veen and Rogier van der Sluijs and Batu Ozturkler and Arjun Desai and Christian Bluethgen and Robert D. Boutin and Marc H. Willis and Gordon Wetzstein and David Lindell and Shreyas Vasanawala and John Pauly and Akshay S. Chaudhari},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.08676},
year = {2022}
}