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龙图腾网恭喜杭州电子科技大学申请的专利一种基于细节增强的医学图像超分辨率重建方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119671856B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510199201.7，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种基于细节增强的医学图像超分辨率重建方法是由潘浩;房涛设计研发完成，并于2025-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于细节增强的医学图像超分辨率重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于细节增强的医学图像超分辨率重建方法，该方法首先收集肺部CT图像，对图像进行预处理后进行下采样操作，将下采样前后的图像一一对应构成训练集。其次构建包括生成器和鉴别器的生成对抗网络结构，并基于下采样前后的图像数据进行训练。最后将图像采集时获取的肺部CT图像传入训练后的生成器，进行测试，得到细节特征增强后的肺部CT重建图像。本发明根据细节不清的低分辨率肺部CT图像，可以得到纹理细节清晰的高分辨率肺部CT图像。

本发明授权一种基于细节增强的医学图像超分辨率重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于细节增强的医学图像超分辨率重建方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、收集肺部CT图像，对图像进行预处理后进行下采样操作，将下采样前后的图像一一对应构成训练集；S2、构建包括生成器和鉴别器的生成对抗网络结构，并基于下采样前后的图像数据进行训练；所述生成器采用残差神经网络，包括五个卷积、一个Gabor细节特征提取模块、一个最近邻上采样层、一个平均池化层以及残差连接；具体实现包括如下步骤：步骤S21，前三个卷积相连初步提取图像信息，后接Gabor细节特征提取模块以提取纹理细节信息；所述Gabor细节特征提取模块由两个卷积、Gabor卷积、基元提取层和平均池化层组成，具体实现如下：记输入特征图为Ii，经一个卷积和激活函数初步提取图像信息，再分别经一个卷积提取图像总体特征和一个Gabor卷积并经过激活函数提取图像纹理细节特征，拼接得到多尺度特征图It；对特征图It进行基元提取，选取It的尺寸大小为n×n的中心区域记为Xtc，将It与Xtc按照合成公式合成产生基元信息即位置权重记为Pw，再将Pw与It相乘增强纹理细节特征，得到输出特征图Io；合成公式记为：Pw＝sigmoidΦIt,Xtc；其中Φ函数则表示对It与Xtc之间可组合性的度量，记为：ΦIt,Xtc＝-It-Xtc2；将特征图Io经过一个平均池化进行降维并减少参数量；步骤S22，通过残差连接将第一个卷积的输出剪切到Gabor细节特征提取模块的输出得到特征图H；步骤S23，经过最近邻上采样层提升特征图H分辨率，后接两个卷积；步骤S24，最后经过平均池化层对特征图进行降维保证输入输出维度一致；S3、将图像采集时获取的肺部CT图像传入训练后的生成器，进行测试，得到细节特征增强后的肺部CT重建图像。

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