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申请/专利权人：浙江工业大学
摘要：本发明涉及一种基于多级UNet的MRI图像超分辨率重建方法，构建具有多级UNet的条件扩散模型，多级UNet关联并逐级输出；以初始高分辨率图像和初始低分辨率图像输入第一级UNet，以上一级UNet的输出及初始高分辨率图像输入下一级UNet，直至获取最后一级UNet输出的图像，为超分辨率重建MRI图像。本发明使用改进的复杂UNet架构捕获更多的图像信息，提高MRI图像在超分辨率任务中的性能；对于条件神经网络的条件，采用将高分辨率图像和低分辨率图像分开进行卷积后进行加法处理的方式，更充分地提取、利用条件信息；优化跳跃连接设计，使模型学习更多特征；通过在不同数据集上的实验，表明本发明具有出色表现。
主权项：1.一种基于多级UNet的MRI图像超分辨率重建方法，其特征在于：所述方法构建具有多级UNet的条件扩散模型，多级UNet关联并逐级输出；以初始高分辨率图像和初始低分辨率图像输入第一级UNet，以上一级UNet的输出及所述初始高分辨率图像输入下一级UNet，直至获取最后一级UNet输出的图像，为超分辨率重建MRI图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江工业大学 一种基于多级UNet的MRI图像超分辨率重建方法
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