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申请/专利权人：天津大学
摘要：本发明涉及一种针对中低位直肠癌MRI图像的清晰度优化方法，通过将数据集分解为源数据集和目标数据集降低数据的获取难度；发展基于低秩约束算法的图像特征增强算法实现低分辨率MRI图像的预处理；通过CNN迁移学习神经网络的方式提高MRI图像的分辨率，从而提升临床诊断的准确性和效率。
主权项：1.一种针对中低位直肠癌MRI图像的清晰度优化方法，其特征在于：所述方法的步骤为：S1、构建针对中低位直肠癌MRI的图像数据集，包括源数据集和目标数据集；S2、对低分辨率MRI图像进行预处理，发展基于低秩约束算法的图像特征增强算法，进行MRI图像优化与信息增强，突出疑似靶区的对比度与分辨率；S3、通过CNN迁移学习提高MRI图像分辨率，利用源数据集进行神经网络训练，训练完成后保留特征参数，继续用预处理后的目标数据集进行训练，训练得到的神经网络即为用于提高MRI图像分辨率的神经网络。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学 一种针对中低位直肠癌MRI图像的清晰度优化方法
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