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針對醫(yī)學(xué)影像超分辨率重建過程中細節(jié)丟失導(dǎo)致的模糊問題，提出了一種基于深度殘差生成對抗網(wǎng)絡(luò)（ GAN）的醫(yī)學(xué)影像超分辨率算法。首先，算法包括生成器網(wǎng)絡(luò)和判別器網(wǎng)絡(luò)，生成器網(wǎng)絡(luò)生成高分辨率圖像，判別器網(wǎng)絡(luò)辨別圖像真?zhèn)?。然后，通過設(shè)計生成器網(wǎng)絡(luò)的上采樣采用縮放卷積來削弱棋盤效應(yīng)，并去掉標準殘差塊中的批量規(guī)范化層以優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)；進一步增加判別器網(wǎng)絡(luò)中特征圖數(shù)量以加深網(wǎng)絡(luò)等方面提高網(wǎng)絡(luò)性能。最后，用生成損失和判別損失來不斷優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)，指導(dǎo)生成高質(zhì)量的圖像。實驗結(jié)果表明，對比雙線性內(nèi)插、最近鄰插值、雙三次插值法、基于深度遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的超分辨率方法（ SRGAN），所提算法重建出了紋理更豐富、視覺更逼真的圖像。相比SRGAN方法，所提算法在峰值信噪比（PSNR）和結(jié)構(gòu)相似度（SSIM）上有0.21 dB和0.32%的提升。所提算法為醫(yī)學(xué)影像超分辨率的理論研究提供了深度殘差生成對抗網(wǎng)絡(luò)的方法，在其實際應(yīng)用中可靠、有效。
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