SSCM：用于多对比度 MRI 超分辨率的空间语义一致模型
计算机视觉与模式识别
2025-09-24 v1
摘要
多对比度磁共振成像超分辨率（MC-MRI SR）旨在利用高分辨率（HR）参考图像增强低分辨率（LR）对比度图像，在保留解剖细节的同时缩短采集时间并提高成像效率。其主要挑战在于保持空间语义一致性，确保解剖结构尽管在目标图像与参考图像之间存在结构差异和运动，仍能保持良好的对齐与连贯。传统方法对空间语义一致性的建模不够充分且未充分利用频域信息，导致细粒度对齐不佳且高频细节恢复不足。本文提出空间语义一致模型（SSCM），集成了用于对比度间空间对齐的动态空间变形模块、用于长程语义一致性的语义感知 Token 聚合块，以及用于精细结构恢复的空间频率融合块。在公开和私有数据集上的实验表明，SSCM 以更少的参数实现了 SOTA 性能，同时确保了空间和语义一致的重建。
引用
@article{arxiv.2509.18593,
title = {SSCM: A Spatial-Semantic Consistent Model for Multi-Contrast MRI Super-Resolution},
author = {Xiaoman Wu and Lubin Gan and Siying Wu and Jing Zhang and Yunwei Ou and Xiaoyan Sun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.18593},
year = {2025}
}