【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉领域，具体涉及一种基于多尺度注意力的磁共振图像超分辨率重建方法。
技术介绍
1、磁共振成像(mri)是一种被广泛应用于临床和医学研究的重要医学成像方式，与计算机断层扫描(ct)等其他成像方式相比，mri能在不使用电离辐射的情况下提供清晰的组织结构和详细的功能信息。然而，由于成像硬件设备和扫描时间等采集限制，高分辨率磁共振图像的获取非常有挑战性。超分辨率重建是一种很有效的解决方法，它可以在不更新升级成像硬件设备的情况下提高磁共振图像的质量，从而为医生准确诊断和定量图像分析提供更详细的信息。
2、虽然传统的机器学习方法可以用于磁共振图像的超分辨重建，如迭代去模糊算法、低秩正则化算法和字典学习等，但它们在下采样因子较大时无法重建图像的边缘和纹理细节。近年来，随着深度学习的发展，一些优秀的磁共振图像超分辨率重建技术被开发出来用于缩短扫描成像时间和提高图像清晰度，如csn、seran等。然而，这些方法都集中于在单一对比度模式下重建给定磁共振图像的高分辨率图像，而忽略了多对比度磁共振图像中相似的互补结构信息。p>
3、在临床本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于多尺度注意力的磁共振图像超分辨率重建方法，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征是：所述S3中，SFEM模块由一个3×3卷积层和一个1×1卷积层级联构成，激活函数采用PReLU，数学上可以表示为：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征是：所述S4、S6中，利用DBA块获取多尺度注意力信息和相似互补信息的过程包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征是：所述MSAM模块由并行双分支构成，即用于捕捉细节局部信息的二分之一尺度分支、用于获取更大的感受野以提供更多的背景和全局结构信息的四分之一尺度分支；
<...【技术特征摘要】
1.一种基于多尺度注意力的磁共振图像超分辨率重建方法，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征是：所述s3中，sfem模块由一个3×3卷积层和一个1×1卷积层级联构成，激活函数采用prelu，数学上可以表示为：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征是：所述s4、s6中，利用dba块获取多尺度注意力信息和相似互补信息的过程包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征是：所述msam模块由并行双分支构成，即...
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