公开(公告)号：CN119810226A

公开(公告)日：2025-04-11

申请号：CN202411771578.7

申请日：2024-12-04

Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所

Inventor： 戴亚康 ,  彭博 ,  程健 ,  刘苏锐 ,  周志勇 ,  耿辰 ,  陈鸣伸

IPC: G06T11/00 ,  G06T3/4053 ,  G06T3/4046 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06V10/44 ,  G06V10/54

Abstract: 本发明提供基于隐表示模型的脑磁共振图像超分辨率重建方法及系统，包括步骤：获取不同层厚的各向异性脑磁共振图像，分为训练数据和测试数据；对脑磁共振图像进行预处理；对预处理后的训练数据进行处理，以生成训练样本；采用训练样本对基于隐表示模型的超分辨率重建模型进行训练；将预处理后的测试数据输入训练好的模型，进行堆叠得到三维图像，再进行平均，最终得到各向同性脑磁共振图像。本发明使用深度学习超分辨率重建方法进行不同层厚各向异性脑磁共振图像的超分辨率重建，通过设计基于隐表示模型的可学习坐标编码模块，充分利用图像特征和坐标信息间的相关性，设计了混合损失函数，提升不同层厚各向异性脑磁共振图像超分辨率重建的准确性。